【MATLAB实战】实现白鲸算法（BWO）优化BP神经网络：提升模型性能的新思路

一、什么是白鲸优化算法（BWO）？

白鲸优化算法是受自然界中白鲸群体行为和觅食策略启发的一种新型智能优化算法。白鲸在捕食过程中展现出高效的协作能力和适应性，例如通过“回声定位”搜索猎物位置群体间信息共享，这些行为被抽象为算法的核心机制：

1. 1.全局探索：模拟白鲸在不同区域的分散搜索，扩大解的覆盖范围，避免早熟收敛。
2. 2.局部开发：通过群体中个体间的信息交互，逐步逼近最优解，提升收敛精度。
3. 3.动态平衡：根据目标函数值动态调整探索与开发的权重，避免过度集中或发散。

核心公式：在算法迭代中，白鲸的位置更新兼顾“随机方向移动”和“历史最优邻域搜索”。例如，位置更新可能结合当前解与全局最优解的加权，公式设计上注重简单高效，非常适合高维优化问题。

二、为什么用BWO优化BP神经网络？

BP神经网络的性能高度依赖于初始权重和阈值的设定，传统反向传播算法存在以下痛点：

• 梯度消失或爆炸：误差反向传播时，梯度可能因权重初始化不当而失效。
• 局部极小陷阱：初始参数若落在局部最优区域，迭代难以跳出。
• 鲁棒性差：对噪声数据敏感，泛化能力受影响。

BWO的天然优势：

• 作为群体智能算法，BWO同时探索