林聪木
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】鲸鱼优化算法-WOA(附matlab和python代码)

前言

    鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)由Mirjalili Seyedali 等人于2016年提出的启发式优化新算法。在WOA中，搜索空间中每一头座头鲸都是优化问题的候选解，可以称之为“搜索代理”。WOA利用一组搜索代理来确定优化问题的全局最优，给定问题的搜索过程开始于初始的一组随机解( 候选解) ，然后按照优化规则更新候选解直到满足结束条件。WOA算法与29个数学优化问题和6个结构设计问题进行了测试。优化结果表明，与现有的元启发式算法和传统方法相比，WOA算法具有很强的竞争力。MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】鲸鱼优化算法-WOA(附matlab和python代码)_第1张图片

WOA工具箱参见WOA工具箱

算法原理

座头鲸最有趣的地方是它们特殊的捕食方式。这种觅食行为称为发泡网攻击觅食法。座头鲸喜欢在靠近水面的地方捕食磷虾或小鱼群。据观察，这种觅食是通过沿着圆形或“9”形路径产生独特的气泡来完成的。发泡网攻击捕食方式如下：基本就是由一头或几头鲸围绕鱼群绕圈的同时呼出气泡，将鱼群圈在当中，然后继续绕圈呼出气泡，使气泡圈的范围越来越小，将鱼群围在一个很小的区域内，然后鲸群从气泡圈底部向上垂直冲出

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