-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取)
目录
原理简介
算法流程图和伪代码
性能测评
参考文献
完整代码
章鱼伪装优化算法(Octopus Camouflage Optimization, OCO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），其灵感主要来源于章鱼的自适应伪装智能。该算法引入了一个新颖的章鱼伪装因子的闭环控制机制，并配备两个由OCF数学框架原生推导的深度开发算子，算法思想非常新颖，非常适合应用到自己的学科中，增加创新点！该成果由 Lazhar Farek 等人于2026年发表在SCI期刊《Knowledge-Based Systems》上！
由于发表时间较短，目前谷歌学术上还没人引用！你先用，你就是创新！
原理简介
算法流程图和伪代码
为了使大家更好地理解，这边给出作者算法的流程图和伪代码，非常清晰！
如果实在看不懂，不用担心，可以看下源代码，再结合上文公式理解就一目了然了！
性能测评
原文作者在32个基准测试函数上对OCO进行了全面评估，并与LSHADE、HHO、EO、GWO、WOA、PSO、DE、AVOA、RIME、SHO等20种最先进算法进行了对比。结果表明，OCO取得了最优的Friedman平均排名；Cohen's d效应量在多数比较中确认了较大的实际显著性。
这边为了方便大家对比与理解，采用23个标准测试函数，即CEC2005，设置种群数量为30，迭代次数为500，和24年新出的班翠鸟优化算法PKO进行对比！这边展示其中5个测试函数的图，其余十几个测试函数大家可以自行切换尝试！
可以看到，这个算法性能不错，在大部分函数上都超过了24年新出的班翠鸟优化算法，大家应用到各类预测、优化问题中是一个不错的选择~
参考文献
[1]Farek L, Benaidja A. Octopus Camouflage Optimization: A population-state-aware metaheuristic[J]. Knowledge-Based Systems, 2026, 350: 116583.
完整代码
如果需要免费获得图中的完整测试代码，只需查看链接中文末获取方式：
2026年SCI一区新算法-章鱼伪装优化算法(OCO)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
也可后台回复个人需求（比如OCO-无人机任务分配）定制以下OCO算法优化模型（看到秒回）：
1.机器学习/深度学习类：BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer等等均可~
2.组合预测类：CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可（可任意搭配非常新颖）~
3.分解类：EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~
4.路径规划类：机器人路径规划、多机器人动态路径规划、无人机三维路径规划、无人机集群路径规划、无人机动态避障路径规划、无人机任务分配、冷链物流路径优化、TSP问题、物流中心选址、VRPTW路径优化等等~
5.小众优化类：配电网故障定位、边缘计算任务卸载、特征选择、点云配准、投资组合优化、DV-Hop定位、光伏电池参数辨识优化、光伏MPPT控制、储能容量配置优化、微电网优化、PID参数整定优化、无线传感器覆盖优化、图像分割、故障诊断、车间调度、车间布局优化等等均可~
6.原创改进优化算法（适合需要创新的同学）：原创改进2026年的章鱼伪装优化算法OCO以及灰叶猴优化算法GLO、冠豪猪优化算法CPO等任意优化算法均可，保证测试函数效果，一般可直接核心！
