一种基于自适应非线性权重的鲸鱼优化算法IMWOA及matlab实现

一种基于自适应非线性权重的鲸鱼优化算法IMWOA及matlab实现

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于仿生学思想的优化算法，模拟了鲸鱼觅食的行为。由于其强大的全局搜索能力和较快的收敛速度，近年来得到了广泛的关注和应用。本文介绍了一种改进的自适应鲸鱼优化算法 IMWOA，并提供了相应的 matlab 代码。

IMWOA 算法主要的特点是引入了非线性自适应权重机制，通过自适应调整权重参数，使得算法在搜索过程中具有更好的收敛能力和更快的收敛速度。更具体地，IMWOA 算法在迭代过程中分别计算每个个体与全局最优解的距离和与当前最优解的距离，通过这两个距离值的函数转换，得到非线性权重系数，并将其应用到更新个体位置和速度的公式中，以此不断优化个体的搜索效果。

下面是 IMWOA 算法的具体实现步骤：

1. 初始化种群，包括每个个体的位置、速度和适应度等信息。

2. 计算每个个体与全局最优解的距离和与当前最优解的距离，通过函数转换得到非线性权重系数。

3. 根据权重系数更新个体的位置和速度，同时更新个体的适应度。

4. 判断是否满足终止条件，如果不满足，则返回第 2 步进行迭代。

下面是 matlab 实现代码：

% 参数设置
N = 50; % 种群规模
D = 30; % 搜索维度
T = 100; % 迭代次数
a = 2; % 非线性参数
A = 2; % 更新系数

% 初始化种群
P = rand(N, D) * 2 - 1;
V = rand(N, D) * 2 - 1