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鲸鱼优化算法的核心思想是通过模拟座头鲸的捕食过程来进行搜索和优化。座头鲸在捕猎时会围绕猎物游动并产生气泡网#xff0c;迫使猎物聚集。这一行为被用来设计搜索策略#xff0c;使算法能够有效地找到全局最优解。
算法步骤
初始化#xff1a;随机生成一…
算法原理
鲸鱼优化算法的核心思想是通过模拟座头鲸的捕食过程来进行搜索和优化。座头鲸在捕猎时会围绕猎物游动并产生气泡网迫使猎物聚集。这一行为被用来设计搜索策略使算法能够有效地找到全局最优解。
算法步骤
初始化随机生成一组初始解这些解被称为鲸鱼个体代表问题的一个潜在解。适应度评估计算每个鲸鱼个体的适应度值根据优化问题的目标函数来评估解的质量。包围猎物假设当前种群的最优个体是猎物即当前最优解种群中其他鲸鱼个体均向最优鲸鱼位置包围来更新其自身位置。气泡网捕食模拟鲸鱼围绕猎物进行的螺旋形游动逐步逼近猎物当前最优解。随机搜索在某些情况下鲸鱼个体会进行随机搜索以增强探索能力避免陷入局部最优。更新全局最佳解根据适应度信息更新全局最佳解指导鲸鱼个体的下一步搜索。迭代重复上述步骤直到满足停止条件如达到最大迭代次数或找到满意的解。
算法特点
平衡探索与开发通过包围猎物、气泡网捕食和随机搜索三种行为WOA在全局搜索和局部开发之间实现了良好的平衡。简单高效算法结构简单易于实现适用于各种连续和离散优化问题。参数敏感算法的性能可能依赖于参数设置和具体问题特征需要根据问题性质进行调整和优化。
