鲸鱼优化算法 MatLab 实现

鲸鱼优化算法 MatLab 实现

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是由 Seyedali Mirjalili 和 Andrew Lewis 等人在 2016 年提出的一种基于鲸鱼社会行为的群体智能算法。该算法基于生物学中鲸鱼族群生存和繁衍的策略，通过个体间的交互来实现全局最优解的搜索。与其他优化算法相比，鲸鱼优化算法具有收敛速度快、不易陷入局部最优等优点，被广泛应用于函数优化、特征选择、神经网络优化等领域。

本文将介绍如何使用 MatLab 实现鲸鱼优化算法，并以 Rosenbrock 函数为例进行优化。

1. 鲸鱼优化算法原理

鲸鱼优化算法的核心思想是将鲸鱼族群的行为模拟到算法中。鲸鱼族群主要分为三类：追寻者、领导者和觅食者。其中，每只鲸鱼都有一个当前位置和速度，其位置代表了该鲸鱼所处的解空间中的一个解向量。每次迭代时，追寻者和领导者会根据自己的位置和速度更新自身。而觅食者则会寻找追寻者和领导者，并对它们的位置进行更新。鲸鱼优化算法的具体步骤如下：

1）初始化种群，确定迭代次数和参数范围。

2）计算每个个体的适应度函数值。

3）选择当前最优的鲸鱼作为领导者，并更新所有追寻者和领导者的位置和速度。

4）根据一定概率，将领导者的位置向全局最优解移动。

5）计算每个觅食者与领导者的距离，根据距离更新觅食者的位置。

6）判断是否达到结束条件，否则返回第 2 步。

根据以上步骤，我们可以得到鲸鱼优化算法的 MatLab 实现代码。

2. 鲸鱼优化算法 MatLab 实现