基于自适应策略的混合鲸鱼优化算法求解单目标优化问题

基于自适应策略的混合鲸鱼优化算法求解单目标优化问题

混合鲸鱼优化算法（Hybrid Whale Optimization Algorithm，HWOA）是一种基于自然界中鲸鱼行为的启发式优化算法。它通过模拟鲸鱼群体中的个体行为，以寻找最优解。本文将介绍基于自适应策略的混合鲸鱼优化算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

算法描述：

1. 初始化参数：设定种群大小、最大迭代次数、优化问题的目标函数等参数。
2. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群的鲸鱼个体。
3. 计算适应度：根据目标函数计算每个个体的适应度值。
4. 设置初始最优解：将适应度值最高的个体设为当前最优解。
5. 进入迭代过程：
   • a. 更新鲸鱼位置：根据一定的自适应策略更新每个个体的位置。
   • b. 修正位置：根据特定的修正策略，对超出搜索空间范围的个体进行修正。
   • c. 更新适应度：计算更新后个体的适应度值。
   • d. 更新最优解：若有个体的适应度值优于当前最优解，则更新最优解。
   • e. 判断停止条件：若达到最大迭代次数或满足停止条件，则结束迭代过程；否则返回步骤 a。
6. 输出结果：输出最优解及其对应的目标函数值。

MATLAB代码实现：

function [best