鲸鱼优化算法

资 源 简 介

鲸鱼优化算法

详 情 说 明

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种受自然界座头鲸捕食行为启发的群体智能优化算法。2016年由格里菲斯大学研究人员Seyedali Mirjalili团队提出，发表在工程软件领域的顶级期刊Advances in Engineering Software上。

该算法模拟了座头鲸独特的"气泡网"捕食策略，通过螺旋式收缩包围和随机搜索两种主要机制实现优化。算法中的每个鲸鱼个体代表一个潜在解，通过三种行为模式不断更新位置：

包围捕食阶段：鲸鱼识别当前最优解位置并朝其移动 气泡攻击阶段：采用螺旋运动方式局部开发 随机搜索阶段：全局探索避免陷入局部最优

鲸鱼优化算法因其简单的参数设置、良好的收敛性和平衡的探索-开发能力，被广泛应用于工程设计、神经网络训练、图像处理等领域的复杂优化问题。相较于传统优化算法，WOA在解决高维非线性问题时表现出明显优势。