改进鲸鱼算法HIWOA求解单目标优化问题及matlab代码实现

改进鲸鱼算法HIWOA求解单目标优化问题及matlab代码实现

鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）是一种基于仿生学思想的全局优化算法，其通过模拟鲸鱼群体智能行为来实现优化问题的求解。WOA被广泛应用于单目标优化问题中，并取得了良好的效果。然而，WOA仍存在一些缺陷，比如易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题。

为了克服这些缺陷，研究者们对WOA进行了改进，提出了改进鲸鱼算法（Hybrid Improved Whale Optimization Algorithm，简称HIWOA）。该算法结合了遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）的思想，通过将变异操作与局部搜索相结合，从而提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。

下面我们将介绍HIWOA的具体实现过程，并给出matlab代码实现供读者参考。

1. HIWOA算法流程

1.1 初始化

首先，我们需要确定HIWOA算法的初始参数。具体来说，在本文中我们定义了以下参数：

（1）种群大小：Npop=20；

（2）最大迭代次数：Max_iter=100；

（3）鲸鱼个体采用的变异概率：Pmut=0.1；

（4）种群个体位置范围：LB=0，UB=1；

（5）遗传算子交叉概率：Pcross=0.8；

（6）遗传算子变异概率：PmutGA=0.1。

接下来，我们随机生成Npop个个体，并将其位置限定在[LB, UB]范围内。同时，我们还需要计算每个个体的适应度值。</