基于阈值控制的鲸鱼算法求解单目标优化问题

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本文介绍了基于阈值控制的鲸鱼优化算法(WOA),该算法模仿鲸鱼觅食行为解决单目标优化问题。算法包含搜寻和融合阶段,分别模拟个体和群体行为。文中提供了MATLAB实现代码,可用于自定义适应度函数求解具体问题。

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基于阈值控制的鲸鱼算法求解单目标优化问题

鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是一种基于自然界鲸鱼行为的优化算法,该算法模拟了鲸鱼觅食的过程,用于解决单目标优化问题。本文将介绍基于阈值控制的鲸鱼算法,并提供相应的MATLAB代码。

鲸鱼算法的基本思想是通过模拟鲸鱼的行为,寻找最优解。算法的每一代代表了鲸鱼族群的一个迭代过程,其中每一只鲸鱼表示一个潜在的解。鲸鱼的位置代表了解的候选解,通过调整位置来改善解的质量。算法主要包含两个阶段:搜寻阶段和融合阶段。

搜寻阶段是鲸鱼的个体行为模拟,通过搜索周围的解空间来寻找更好的解。在该阶段,鲸鱼将根据一定的概率随机选择一种行为策略,包括游动、螺旋游动和泡泡网捕食。其中,游动策略表示鲸鱼随机游动到一个新的位置,螺旋游动策略模拟鲸鱼以螺旋形式游动到新的位置,泡泡网捕食策略模拟鲸鱼通过泡沫网覆盖一定区域进行捕食。

融合阶段是鲸鱼的社会行为模拟,通过合作和交流来提高解的质量。在该阶段,较好的解会对其他鲸鱼进行引导,使其朝着更优的方向移动。这种合作和交流的过程有助于全局搜索和避免局部最优。

下面是基于阈值控制的鲸鱼算法的MATLAB实现代码:

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