黑猩猩算法（Gorilla Algorithm）是一種基於自然界黑猩猩行為的最佳化算法，它模擬了黑猩猩在尋找食物和社交行為中的策略。這種算法通過模擬黑猩猩群體的協作和競爭來搜尋最優解，主要用於解決最佳化問題。
黑猩猩算法的主要步驟包括初始化參數和種群、評估適應度、更新最優個體、更新種群、達到停止條件以及返回最優解。其中，初始化階段會設定種群大小、最大疊代次數、搜尋範圍等參數，並生成隨機初始種群。然後，對每個個體計算適應度值，評估其在目標函式上的性能。根據適應度值選擇當前最優個體，並記錄其位置和適應度值。接著，根據當前最優個體以及群體的協作和競爭策略，更新種群中每個個體的位置。如果滿足停止條件，如達到最大疊代次數或找到滿意的解，則算法結束並返回最優個體的位置和適應度值。