根据狐獴种群生活习性，并从中受到启发，三位原作者由此开发出狐獴算法。现在假设有一个狐獴种群，总的个体数量为n，先初始化所有的相关参数，并根据适应度函数计算所有个体的适应度值，选择适应度值最优者为哨兵，其数量为1。接下来， 剩余子群数量为（n-1），将剩余子群随机划分成两部分——觅食子群和保姆子群。 其次，将觅食子群个体进行更新，使得其整体质量要优于保姆子群，这一点也是符合狐獴种群的生活习性特征的。觅食子群中每一个个体从其本身产生邻域，并计算邻域的适应度值，若其优于该个体，则替换该个体；否则，从

根据狐獴种群生活习性，并从中受到启发，三位原作者由此开发出狐獴算法。现在假设有一个狐獴种群，总的个体数量为n，先初始化所有的相关参数，并根据适应度函数计算所有个体的适应度值，选择适应度值最优者为哨兵，其数量为1。接下来， 剩余子群数量为（n-1），将剩余子群随机划分成两部分——觅食子群和保姆子群。 其次，将觅食子群个体进行更新，使得其整体质量要优于保姆子群，这一点也是符合狐獴种群的生活习性特征的。觅食子群中每一个个体从其本身产生邻域，并计算邻域的适应度值，若其优于该个体，则替换该个体；否则，从