鲸鱼优化算法的理论分析与MATLAB性能仿真

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布

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本文深入探讨了鲸鱼优化算法的理论基础，详细解释了算法的更新过程，并提供了MATLAB代码实现，用于对CEC2017测试函数进行性能仿真。通过该算法，可以有效地解决优化问题并找到最优解。读者可以调整参数以适应不同问题，进一步优化结果。

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界鲸鱼群体行为的启发式优化算法。它模拟了鲸鱼群体的迁徙和觅食行为，通过不断调整候选解的位置来寻找最优解。本文将介绍鲸鱼优化算法的理论原理，并利用MATLAB对其性能进行仿真。

鲸鱼优化算法的原理如下：首先，初始化一个鲸鱼群体，其中每个鲸鱼表示一个潜在解。然后，根据每个鲸鱼的适应度值，选择其中适应度最好的鲸鱼作为全局最优解。接下来，通过模拟鲸鱼的迁徙行为来更新候选解的位置。在迁徙过程中，鲸鱼根据其适应度值和全局最优解的位置来调整自身位置，从而寻找更优的解。最后，重复执行迁徙更新过程，直到达到设定的停止条件。

下面是使用CEC2017测试函数的鲸鱼优化算法的MATLAB实现代码：

function [bestSolution, bestFitness] = WOA(functionHandle, dimension

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【WOA】鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)理论分析与matlab性能仿真,使用CEC2017测试

平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~

01-24

921

WOA算法设计的既精妙又富有特色，它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟，通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化搜索的目的。在原始的WOA中，提供了包围猎物，螺旋气泡、寻找猎物的数学模型。首先，座头鲸可以识别猎物的位置并将其包围，但由于最佳位置在搜索空间中不是已的，因此WOA算法假定当前最佳候选解决方案是目标猎物或接近最佳猎物。确定最佳搜索代理后，其他搜索代理将因此尝试更新其对最佳搜索代理的位置。鲸鱼的搜索范围是全局解空间，需要先确定猎物的位置以便包围。

WOA鲸鱼优化算法的详细介绍与matlab仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

09-26

2784

该算法具有灵感来自于鲸鱼在寻找食物的过程中所表现出的各种行为特征，如环绕、向上游、向下潜等。鲸鱼捕食的过程中使用气泡进行攻击,通过收缩包围和螺旋更新位置模拟鲸鱼捕食吐出气泡的行为,从而达到鲸鱼局部寻优的目的。鲸鱼优化算法的主要思想是模拟鲸鱼的觅食行为。在觅食过程中，鲸鱼会通过感知周围环境中的声音、味道等信息来判断食物的方向和距离，并采取相应的游动行为。同样地，WOA算法通过模拟鲸鱼的这些行为来搜索优化问题的解空间。2.WOA鲸鱼优化算法的理论知识。4.MATLAB仿真结果。3.MATLAB程序。

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【优化算法】多目标改进优化鲸鱼算法附matlab代码

m0_60703264的博客

09-08

1658

鲸鱼算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 是一种新型的元启发式优化算法，该算法模拟了座头鲸的捕食行为，在求解单目标优化问题方面表现出了优异的性能。然而，在现实生活中，许多问题都包含多个相互冲突的目标，需要进行多目标优化。因此，本文将基于鲸鱼算法，提出一种多目标改进优化鲸鱼算法，并结合MATLAB代码进行仿真验证。1. 鲸鱼算法简介鲸鱼算法是一种基于种群的优化算法，其灵感来源于座头鲸的捕食行为。

鲸鱼优化算法论文【matlab代码与仿真】

坷拉博士

09-16

239

通过回声定位并相互传递探寻猎物信息。研究表明，鲸鱼大脑的某些区域与人类相似，有一种叫做梭形细胞的共同细胞，这些细胞负责人类的判断、情感和社会行为，这种细胞的数量是成年人的两倍，事实证明，鲸鱼可以像人类一样思考、学习、判断、交流，甚至产生情绪化。座头鲸是最大的古鲸之一，一头成年座头鲸几乎有一辆校车那么大。他们喜欢的猎物是接近海面的磷虾和小型鱼群，在捕猎的过程中相互合作对猎物进行围捕，座头鲸的捕食行为被称为泡泡网觅食法[36]，如图 2.1 所示。捕食的过程是沿着圆形或“9”形路径，吐出独特的气泡来完成，是一种

鲸鱼算法优化PID参数优化附matlab代码

m0_58338756的博客

08-22

4265

鲸鱼优化算法优化PID参数详细步骤附部分matlab代码需要私聊算法应用整体思路仿真实验 simulink仿真应用

鲸鱼优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm，WOA)附matlab代码

qq_59747472的博客

11-13

837

基本鲸鱼优化算法是由Mirjalili等从座头鲸的捕食行为中，产生灵感，并加以改进，提出的一种新型元启发式算法。数学模型来源于3种捕食行为：环绕式捕食、螺旋气泡网捕食和随机搜索捕食。1.1环绕式捕食WOA算法假设当前最佳鲸群个体位置为最接近目标猎物的位置。1.2螺旋气泡网捕食1.3随机搜索捕食。

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智能算法：鲸鱼优化算法-附代码文章目录智能算法：鲸鱼优化算法-附代码1.算法原理1.1包围猎物1.2 狩猎行为1.3 搜索猎物1.4 算法流程2. 算法结果：参考文献：摘要：鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili 等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。 1.算法原理 鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)是

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当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。

浅谈：快递物流与算法的相关性（五）