综述：郊狼优化算法全面评述：演进、应用与未来方向

本综述系统梳理了郊狼优化算法（COA）自2018年提出至2025年的发展脉络，涵盖其仿生学基础、算法改进版本（单目标/多目标优化）、在能源电力系统（IEEE CEC基准测试）、机器学习超参数调优等领域的应用，并通过Ordinatio评分体系筛选高影响力研究，为智能优化算法在交叉学科的应用提供重要参考。

　　

算法起源与仿生学基础

郊狼优化算法（Coyote Optimization Algorithm, COA）源于对北美地区郊狼（Canis latrans）种群社会结构与环境适应机制的数学建模。该算法通过模拟郊狼的群体社交动力学特征，包括年龄层级制度、信息共享机制和领土迁徙行为，构建了一种新型群体智能优化框架。其核心创新点在于将自然种群的生物进化规则转化为可计算的迭代优化过程，其中包含两个关键操作算子：基于社会学习机制的局部开发算子和基于迁徙行为的全局探索算子。

算法演进与改进版本

自2018年提出以来，COA经历了多轮算法架构升级。研究者通过引入自适应步长控制机制和动态权重策略，开发了增强型COA（ECOA）版本。为应对多目标优化问题，多目标郊狼优化算法（MO-COA）采用Pareto支配关系与拥挤度计算实现了非劣解集维护。针对高维优化挑战，二进制编码版本（BCOA）通过离散化位置更新规则拓展了在特征选择领域的应用。这些改进版本在IEEE进化计算大会的标准测试函数集（2006-2017系列基准问题）上展现出优于传统算法的收敛精度和稳定性。

跨学科应用图谱

在能源电力领域，COA成功应用于光伏系统最大功率点跟踪（MPPT）、风电集群调度和微电网优化运行。算法通过调整控制器参数（如PID增益系数K_p, K_i, K_d）显著提升系统动态响应特性。在机器学习领域，COA成为超参数自动优化工具，特别是在支持向量机（SVM）的惩罚因子C和核参数γ调优、深度学习网络结构搜索等方面表现突出。控制工程应用涵盖无人机路径规划、机械臂轨迹优化等复杂工程约束问题求解。

性能评估与对比研究

通过Ordinatio多指标综合评价体系对COA文献进行量化分析表明：在处理高维非线性问题时，COA的探索-开发平衡能力显著优于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）。特别是在IEEE CEC 2014测试函中，COA在旋转超椭球体函数和Rastrigin函数上的收敛速度提升达23.6%。算法在应对约束处理时采用的可行性规则策略，有效解决了工程优化中的等式/不等式约束条件。

未来挑战与发展方向

当前COA面临三大核心挑战：首先是在大规模并行计算环境下的分布式架构设计需求；其次是动态优化问题的快速响应机制亟待加强；最后是需要建立理论收敛性证明框架。未来重点发展方向包括：开发混合算法（如COA-模拟退火混合架构）、拓展在生物医学图像处理（如MRI分割）中的应用、以及探索在新冠肺炎传播模型参数优化等突发公共卫生事件建模中的潜力。