PSO-vs-WOA-master粒子群算法与鲸鱼优化算法比较源程序

资 源 简 介

PSO-vs-WOA-master粒子群算法与鲸鱼优化算法比较源程序

详 情 说 明

粒子群算法(PSO)和鲸鱼优化算法(WOA)都是基于群体智能的优化算法，在解决复杂优化问题方面表现出色。这两种算法各有特点，适用于不同类型的优化场景。

粒子群算法模拟鸟群觅食行为，每个粒子在搜索空间中移动，通过跟踪个体最优和群体最优来更新速度和位置。算法的核心参数包括惯性权重、认知系数和社会系数，这些参数直接影响收敛速度和搜索能力。

鲸鱼优化算法则模仿鲸鱼的捕猎行为，特别是座头鲸的气泡网捕食策略。算法包含三个主要阶段：包围猎物、气泡网攻击和随机搜索猎物。其独特的螺旋式位置更新机制使得算法在全局搜索和局部开发之间取得良好平衡。

两种算法的主要区别体现在搜索策略上。粒子群算法采用速度-位置模型，搜索过程相对直接；而鲸鱼优化算法通过螺旋收缩和随机游走实现更复杂的搜索模式。在收敛速度方面，粒子群算法通常更快，但鲸鱼优化算法在避免早熟收敛方面表现更好。

实际应用中，两种算法都需要针对具体问题调整参数。粒子群算法需要合理设置惯性权重和学习因子，鲸鱼优化算法则需要优化螺旋系数和收缩因子。对于多峰优化问题，鲸鱼优化算法往往能发现更好的全局最优解。

测试结果表明，在低维问题上两种算法性能相当，但在高维复杂问题上鲸鱼优化算法显示出更强的鲁棒性。选择哪种算法取决于具体问题的特性，如搜索空间维度、局部最优点的分布等。