鲸鱼优化算法源代码

资 源 简 介

鲸鱼优化算法源代码

详 情 说 明

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种受自然界鲸鱼捕食行为启发的群体智能优化算法，主要用于解决复杂优化问题。该算法的核心思想是模拟鲸鱼的三种捕食策略：包围猎物、气泡网攻击和随机搜索，通过数学建模实现全局优化和局部开发的平衡。

在对比实验中，鲸鱼优化算法常与粒子群优化算法（PSO）等传统优化算法进行性能比较。鲸鱼优化算法由于其独特的螺旋更新机制和自适应参数调整，通常表现出更快的收敛速度和更高的求解精度，尤其在多峰函数优化问题上优势明显。

算法的实现主要包括以下几个关键步骤：首先初始化鲸鱼种群位置，然后根据当前最优解更新个体位置，通过随机数调整选择包围猎物或气泡网攻击策略，最后在迭代过程中逐步缩小搜索范围以提高精度。

鲸鱼优化算法的源代码实现通常包含参数初始化、适应度计算、位置更新和策略选择等模块。通过调整种群规模、迭代次数等参数，可以进一步优化算法性能。与PSO算法相比，鲸鱼优化算法在避免局部最优和探索全局最优解方面表现更优。