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目录

原理简介

算法伪代码

性能测评

参考文献

完整代码

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赏金猎人优化算法 (Bounty Hunter Optimizer, BHO) 是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），其灵感来源于赏金猎人组织追捕目标的社会行为——情报收集、任务部署、协作分工和捕获。与不同于以往的动物园算法，该算法灵感新颖，适合应用到自己的学科！该成果由 Mingyang Yu 等人于 2026年3月发表在SCI一区期刊《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

算法伪代码

为了使大家更好地理解，这边给出作者算法的伪代码，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CEC2017测试套件上（30维和100维）进行了严格评估，将BHO与11种先进优化算法进行全面对比，包括经典算法（GWO、WOA、HHO）、近年高引用算法（IPO、MSMA、COA、OMA）以及竞赛级最先进算法（LSHADE_SPACMA、LSHADE_cnEpSin、MadDE、EA4eig）。

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年新出的北极海鹦优化算法APO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25年新出的北极海鹦优化算法，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]Yu M, Yang H, Zhang J, et al. Bounty Hunter Optimizer: A Novel Metaheuristic with an Application to Multi-UAV Mobile Edge Computing and Path Planning[J]. Knowledge-Based Systems, 2026: 115836.

完整代码

如果需要免费获得图中的完整测试代码，只需点击下方小卡片，再后台回复关键字，不区分大小写：

BHO

也可点击下方小卡片，再后台回复个人需求（比如BHO-Transformer算法）定制以下BHO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、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年的赏金猎人优化算法BHO以及冠豪猪优化算法CPO、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可，保证测试函数效果，一般可直接核心！