引言
本期介绍一种创新元启发式算法------冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer，CFO 。以冬虫夏草独特的形成过程为灵感，阐述了所拟CFO的概念框架和模型构建。于2025年7月在线发表、2026年1月正式发表 在JCR 1区，中科院1区 SCI 能源领域期刊 Renewable Energy。
冬虫夏草因其生长季节横跨冬夏两季而得名，是一种珍贵的传统中药材。冬虫夏草独特的形态是由冬虫夏草寄生在幼虫上形成的。一生要经历卵期、幼虫期、蛹期和成虫期。
- 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
- 波行因子：在探索阶段，毛虫真菌最初是根据它们现有的适合度水平按降序排序的。随后，每个虫草随机选择两种探索机制，两种选择被选中的概率相等
- 旋转上升算子：在螺旋上升算子阶段，虫草的搜索机制用数学方法描述为
- 幼虫寄生：虫草在最优寄生和再寄生之间表现出一种战略性选择。这种选择性寄生行为的数学建模增强了CFO向更高寄生成功的收敛性。该方法结合了全局搜索的再寄生特性和局部搜索的最优寄生特性。这种双重策略显著提高了所提出CFO的搜索效率，有利于在搜索空间内进行更全面的探索
·再寄生行为：在再寄生行为阶段，冬虫夏草继续与同一幼虫进行寄生关系。但幼虫会被适合度值较好的虫草重新寄生，以提高寄生的可靠性，可表示为
·最优寄生行为：与再寄生行为不同，最优寄生行为多发生在虫草与被寄生幼虫相遇的情况下。因此，在最优寄生行为阶段，冬虫夏草倾向于寻找最有利的生长条件，其定义为
CFO算法伪代码：
03. 对比验证
原文作者为了进行全面验证，采用23个标准基准函数进行分析，证明CFO在寻找最优解和逃避局部最优解方面的有效性。对于SOFC参数辨识的实现，首先采用GRNN对实验数据进行噪声滤除。然后将精炼后的数据与其他四种竞争性算法一起传输给CFO，以识别未知的SOFC参数。。
参考文献
Bo Yang, Boxiao Liang, Shuai Zhou, Yucun Qian, Ruyi Zheng, Hongchun Shu, Peng He, Jingbo Wang, Lin Jiang, Yiyan Sang, Hongbiao Li, A novel bio-inspired caterpillar fungus (Ophiocordyceps sinensis) optimizer for SOFC parameter identification via GRNN, Renewable Energy, Volume 256, Part B, 2026,123995,
https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123995.
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