基于鲸鱼优化算法的函数极值计算及其应用

基于鲸鱼优化算法的函数极值计算及其应用

本文主要介绍基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）的函数极值计算及其应用。WOA是一种新兴的优化算法，模拟了鲸鱼在寻找食物过程中的行为，具有很好的全局优化能力。文章将以matlab为工具，以实际的例子来演示WOA算法的应用过程。

一、鲸鱼优化算法简介

WOA算法基于鲸鱼生存和繁殖的自然行为进行设计，具有强大的全局搜索能力。首先，WOA算法通过随机生成初始种群，然后针对每个个体计算适应度值，并根据适应度值和随机因素确定每个个体的搜索方向。在每次迭代中，每个个体都会根据其搜索方向进行位置更新，同时更新最优解和最优适应度值。最终，算法会在预设的停止条件下停止，并输出最优解及其对应的最优适应度值。

二、函数极值计算实现过程

1. 编写目标函数

在matlab中，需要先定义目标函数，在本例中，我们采用的是经典的Rosenbrock函数，其定义如下：

function y = Rosenbrock(x)
y = (1 - x(1))^2 + 100*(x(2) - x(1)²⁾2;

其中x为待优化的参数。

2. 设置算法参数

接下来需要设置算法的参数，