The proposed Grasshopper Optimisation Algorithm (GOA) mathematically models and mimics the behaviour of grasshopper swarms in nature for solving optimisation problems.

所提出的算法数学建模和模拟了蝗虫在自然界的成群行为，以解决优化问题。提出了模拟蝗虫之间斥力和牵引力的数学模型。斥力允许蚱蜢探索搜索空间，而吸引力鼓励它们开发有潜力的区域。为平衡勘探与开发，在果阿地区设置了一个自适应降低蝗虫舒适区系数。最后，将蝗虫群所得到的最佳解作为蝗虫追逐改进的目标。

简介：蝗虫算法( Grasshopper Optimization Algorithm，GOA ) 是 由 Saremi 等[1]于2017 年提出的一种元启发式仿生优化算法，具有较高的搜索效率和较快的收敛速度，且算法本身特殊的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，具有较好的寻优精度。 内容：GOA蝗虫优化算法，测试单峰和多峰函数