基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题

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文章介绍了结合混沌策略的鲸鱼优化算法(WOA)用于求解单目标优化问题,强调了WOA的全局搜索和收敛速度优势。通过以Sphere函数为例,展示了算法的Matlab实现过程,包括种群初始化、适应度更新、最优解寻找等关键步骤。

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基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题

鲸鱼优化算法(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。该算法通过模拟鲸鱼的寻找猎物行为来寻求最优解。与传统的优化算法相比,WOA具有较好的全局搜索能力和收敛速度。在WOA的基础上,结合混沌策略可以进一步增强其性能,提高优化问题的求解效果。

下面将介绍如何使用基于混沌策略的鲸鱼优化算法来求解单目标优化问题,并提供相应的Matlab代码实现。

首先,我们需要定义单目标优化问题的目标函数。在这里,我们以经典的Sphere函数为例:

function fitness = SphereFunction(x)
    fitness = sum(x
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