鲸鱼算法

资 源 简 介

鲸鱼算法

详 情 说 明

鲸鱼算法是一种受自然界座头鲸捕食行为启发而提出的智能优化算法。座头鲸以其独特的泡泡网觅食法而闻名，这种捕猎方式为算法设计提供了重要灵感。

算法核心思想源自座头鲸的三种捕食行为：包围猎物、泡泡网攻击和随机搜索猎物。在优化问题中，这些行为被转化为数学公式，用于指导搜索过程。

主要实现步骤包括： 初始化鲸鱼种群，类似其他群体智能算法 计算适应度值，评估每个鲸鱼的位置 根据算法参数选择执行哪种捕食行为 更新鲸鱼位置 迭代直至满足终止条件

该算法在MATLAB中的实现需要特别注意参数的设置，包括种群大小、迭代次数以及控制捕食行为转换的参数。算法的优势在于平衡了探索和开发能力，能够有效避免局部最优。

鲸鱼算法已被成功应用于各种优化问题，如工程优化、神经网络训练和调度问题等。其性能优于传统的粒子群算法和遗传算法，特别是在处理高维复杂问题时表现突出。