自适应鲸鱼算法求解单目标优化问题（基于非线性权重）的MATLAB代码

自适应鲸鱼算法求解单目标优化问题（基于非线性权重）的MATLAB代码

鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的启发式优化算法。它模拟了鲸鱼觅食的过程，通过迭代搜索来寻找最佳解，适用于解决各种优化问题。本文将介绍一种改进的鲸鱼算法，即基于非线性权重的自适应鲸鱼算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

算法步骤：

1. 初始化鲸鱼群体：

   • 设定种群规模（PopulationSize）和搜索空间的维度（Dimension）。
   • 随机生成初始解，形成初始鲸鱼种群（Population）。

2. 计算适应度值：

   • 根据问题的具体情况，计算每个鲸鱼个体的适应度值。

3. 更新最优解：

   • 从当前种群中选择适应度最好的个体作为全局最优解（GlobalBest）。

4. 更新权重参数：

   • 根据当前迭代次数（Iteration）和最大迭代次数（MaxIteration），计算非线性权重参数（a）的值。
   • 非线性权重参数起到控制搜索过程的作用，使搜索具有自适应性。

5. 更新鲸鱼位置：

   • 对于每个鲸鱼个体，根据当前迭代次数和非线性权重参数，更新其位置。
   • 通过随机数生成的随机向量（r1和r2）调整鲸鱼个体位置。