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鲸鱼优化算法(WOA)是一种用于解决优化问题的新优化技术。该算法包括三个算子,用于模拟猎捕鲸鱼的猎物,环绕猎物和泡泡网觅食行为。该算法也是一种元启发式优化算法,一种新的模拟座头鲸狩猎行为的元启发式优化算法,与其他群优化算法相比的主要区别在于,采用随机或最佳搜索代理来模拟捕猎行为,并使用螺旋来模拟座头鲸的泡泡网攻击机制。本次分享中文注释版matlab代码供大家参考学习。
WOA优化过程
1.初始化:在可行解空间中初始化一群鲸鱼个体,每个鲸鱼都代表一个潜在的最优解,用位置表示鲸鱼的特征,适应度值由适应度函数计算得到。
2.迭代过程:在每次迭代中,鲸鱼主要进行包围猎物、捕获猎物、搜索猎物的行为。具体来说,鲸鱼通过模拟座头鲸的捕猎行为来更新个体位置,如利用座头鲸包围猎物、沿着螺旋路径形成独特气泡等行为。
3.更新鲸鱼位置:根据目标函数计算每个鲸鱼位置对应的适应度,并在每次迭代中更新鲸鱼的位置。新的位置可以通过模拟座头鲸的捕猎行为来获得,如利用座头鲸的游动和捕猎行为来更新鲸鱼的位置。
4.终止条件:迭代过程持续进行,直到满足终止条件,如达到预设的最大迭代次数或连续若干个新解都没有被接受。
5.输出最优解:最终输出的最优解即为鲸鱼优化算法所找到的最优解。?