鲸鱼优化算法 (WOA) 的数值优化原理和分析

鲸鱼优化算法(WOA)是一种基于自然启发的元启发式优化算法，模拟了座头鲸的狩猎行为，用于数值问题的优化。

鲸鱼优化算法（WOA）以一组随机解作为起点，通过每次迭代中搜索代理的位置更新，根据随机选择的搜索代理或迄今为止的最佳解决方案来进行优化。

鲸鱼优化算法灵感

鲸鱼优化算法的灵感源自座头鲸的狩猎行为。座头鲸喜欢的食物位于海面附近，如磷虾和鱼群。因此，座头鲸在狩猎时通过自下而上螺旋吐泡泡的方式，将食物聚集在一起形成泡泡网。

在“向上螺旋”机动中，座头鲸下潜约12 m，然后开始在猎物周围形成螺旋形气泡并向上游向水面。

鲸鱼优化算法逻辑

鲸鱼优化算法是一种基于群体的随机优化算法，其简单且稳健。该算法具备避免陷入局部最优解并寻找全局最优解的能力，因此在解决不同约束条件或无约束条件下的优化问题时表现出色。鲸鱼优化算法是一种最优算法。

1、包围猎物

座头鲸能够识别猎物的位置并将其包围。鲸鱼算法中，最佳搜索代理被认为是目标猎物或接近最佳点的位置，其他搜索代理会努力向最佳搜索代理靠拢。

鲸鱼算法假设当前最佳候选解为目标猎物或接近最优解。其他搜索代理会尝试将自己的位置更新为最佳搜索代理。

2、泡泡网狩猎

在鲸鱼优化算法(WOA)中，对螺旋气泡网进行数学建模，并执行优化；使用随机或最佳搜索代理模拟狩猎行为以追逐猎物；使用螺旋模拟座头鲸的泡泡网攻击机制。

3、寻找猎物

基于变化的相同方法{displaystyle{thing{A}}}矢量可用于搜索猎物（探索）。事实上，座头鲸是根据彼此的位置随机搜索的。

根据随机选择的搜索代理而不是最佳搜索代理在探索阶段更新搜索代理的位置。

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