本文介绍了使用鲸鱼优化算法（WOA）在MATLAB中搜索Rosenbrock函数最小值的仿真过程。通过定义Rosenbrock函数，然后实现WOA的主要步骤，包括鲸鱼个体的搜索和迭代更新，最终展示MATLAB代码示例进行最小值搜索。
基于鲸鱼优化算法的目标函数最小值搜索 MATLAB 仿真
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界鲸鱼群体行为的启发式优化算法。该算法模拟了鲸鱼觅食过程中的搜索行为，通过迭代优化目标函数，寻找最优解。在本篇文章中，我们将使用 MATLAB 对基于 WOA 的目标函数最小值搜索进行仿真。
首先，我们需要定义目标函数。在本例中，我们选择经典的 Rosenbrock 函数作为目标函数。Rosenbrock 函数的表达式如下：
function f = rosenbrock(x)
f = sum(100 * 
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