鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的启发式优化算法。这个算法模拟了鲸鱼的觅食行为和社会行为，通过模拟这些行为来解决优化问题。
以下是鲸鱼优化算法的一些关键特点和步骤：
初始化阶段： 首先，生成一个初始的鲸鱼群体，并为每个鲸鱼分配一个随机的位置。
目标函数计算： 对于每一只鲸鱼，计算其当前位置的目标函数值。
迭代更新： 在每一次迭代中，鲸鱼根据其当前位置和速度更新其位置。这个更新过程受到两个主要的行为影响：搜索行为和社会行为。
搜索行为： 鲸鱼根据其个体经验进行移动，尝试在当前位置附近找到更好的解决方案。
社会行为： 鲸鱼还考虑其他鲸鱼的经验，尝试向着全局最优的方向移动。
边界处理： 在更新位置的过程中，需要确保鲸鱼在搜索空间内，因此可能需要进行边界处理。
更新最优解： 在每次迭代中，更新全局最优解。
收敛判断： 判断是否满足停止迭代的条件，如达到最大迭代次数或满足特定的收敛标准。
鲸鱼优化算法的核心思想是通过模拟鲸鱼群体的合作与竞争行为，以期望在搜索空间中找到较好的解。这个算法被应用于解决各种优化问题，尤其是连续型和离散型的优化问题。
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