鲸鱼优化算法及其MATLAB代码实现

鲸鱼优化算法及其MATLAB代码实现

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）是一种基于鲸鱼行为的启发式优化算法，它模拟了鲸鱼群体中的寻食行为和社会行为，用于解决优化问题。本文将介绍鲸鱼优化算法的基本原理，并提供MATLAB代码实现。

鲸鱼优化算法的基本原理如下：

1. 初始化种群：随机生成一组鲸鱼个体作为初始种群。

2. 计算适应度：根据问题的定义，计算每个鲸鱼个体的适应度值。

3. 更新最优解：选取适应度最优的个体作为当前最优解。

4. 更新位置和速度：根据当前最优解和鲸鱼个体的位置、速度信息，更新每个鲸鱼个体的位置和速度。

5. 达到停止条件：根据设定的停止条件（如迭代次数达到上限或达到目标适应度值），判断是否终止算法。

6. 更新种群：根据更新后的位置信息，得到新的鲸鱼个体群体。

7. 返回最优解：返回最优解作为算法的结果。

下面是鲸鱼优化算法的MATLAB代码实现：

function [bestSolution, bestFitness]