机器学习实战应用案例100篇(十八)-鲸鱼算法从原理到实战应用

本文详细介绍了鲸鱼优化算法的原理,包括算法简介、数学模型、算法流程和优缺点。算法模仿鲸鱼的气泡捕食行为进行搜索,适用于全局和局部优化。在实践中,该算法展现出操作简单、参数少的优点,但也存在陷入局部极值和收敛速度慢的问题。

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鲸鱼优化算法(原理)

1 算法简介

鲸鱼被认为是世界上最大的哺乳动物,成年鲸鱼可长到 30 m 长和 180 t 重。鲸鱼通常以群居为主。鲸鱼是食肉动物,它们最喜欢的食物是成群磷虾和小鱼。鲸鱼有一种独特的捕食行为,即 气泡捕食法

气泡捕食法具体为

  1. 鲸鱼首先潜入水深约 15 米处,以螺旋形姿势向水面游动,游动过程中伴随着吐出许多大小不等的气泡,使最后吐出的气泡与第一个吐出的气泡同时上升到水面;

  2. 与此同时,所吐出的气泡便构成了类似于圆柱状或管状的气泡网,有如蜘蛛所编织的网,把猎物紧紧地包围起来,并逼向网的中心;

  3. 而后鲸鱼便在气泡圈内几乎直立地张开大嘴,吞下网集的猎物,如下图所示:

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