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MATLAB|鲸鱼优化算法（WOA）中文注释版

 

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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。

  模型研究   

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。​

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