鲸鱼优化算法及Matlab代码实现

最新推荐文章于 2024-07-17 08:43:24 发布

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本文介绍了鲸鱼优化算法（WOA），一种基于仿生学的智能优化算法，模拟鲸鱼集群行为来寻找全局最优解。核心思想包括领导鲸、跟随鲸和孤独鲸的互动。文中给出了算法的Matlab代码实现，包括初始化、适应度计算、迭代过程中的搜索方向和距离确定，以及边界处理和最优解更新。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

鲸鱼优化算法及Matlab代码实现

鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)是一种基于仿生学启发式算法的智能优化算法。它模拟了鲸鱼集群的求食过程，通过个体间的协同作用和竞争机制来不断优化搜索过程，以达到更好的优化效果。

鲸鱼优化算法的核心思想是基于三种不同类型的鲸鱼：领导鲸、跟随鲸和孤独鲸。在算法的搜索过程中，领导鲸的位置被看作全局最优解的位置，跟随鲸通过与领导鲸的相互作用来寻找更好的解，而孤独鲸则是为了增加算法的多样性和避免陷入局部最优解而引入的。

以下是鲸鱼优化算法的Matlab代码实现：

function [bestFit, bestSol] = WOA(func, dim, ub

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