Coati优化算法（COA）是一种基于浣熊行为模拟的元启发式算法，它模拟了浣熊攻击鬣蜥和逃离捕食者的智能行为。COA方法通过模拟长鼻浣熊攻击鬣蜥的策略以及面对和逃离捕食者时的行为，实现了函数寻优的优化过程。该方法受到自然界中浣熊行为的启发，具有较强的全局搜索能力和快速收敛性。通过将COA方法应用于函数寻优问题，可以有效提高优化结果的质量和搜索效率。