鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一种基于自然启发的优化算法,由S. Mirjalili及其同事在2016年提出。该算法模拟了座头鲸的捕食行为,特别是座头鲸通过“气泡网捕食”策略来捕捉猎物的过程。 基本概念 WOA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。鲸鱼在捕猎时会围绕猎物游动并产生气泡...
鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,简称WOA)是一种模拟座头鲸捕食行为的启发式优化算法。下面我将详细介绍这个算法: 这个算法的关键在于两个公式: 第一个公式D^{\prime}=|C\cdot X^*(t)-X(t)|: 想象一下:X∗(t)是目前为止找到的最好的食物源(最优解),而X(t)是一只鲸鱼当前的位置。这个公式其实...
鲸鱼优化算法的工作原理如下: 1、初始化:首先,在算法开始时,需要为每个鲸鱼设定一个初始位置,并生成初始种群。 2、搜索:每个鲸鱼都会按照一定的规则探索空间。这个过程可以模拟鲸鱼包围、追捕和攻击猎物等过程。 3、评估:每当鲸鱼移动的时候,都会对当前的鲸鱼种群计算适应度值。如果当前的适应度值优于之前的适应度值,...
鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是2016年提出的一种元启发式优化算法,其灵感来自于座头鲸的狩猎行为。通过模拟随机或最佳个体捕食猎物的狩猎行为,研究者发现鲸鱼的气泡网捕食法可以分为两种,并将它们命名为“向上螺旋策略”和“双螺旋策略”。“向上螺旋策略”中,座头鲸会先下潜约12米,然后...
1、鲸鱼优化算法 2、改进的鲸鱼优化算法 基本的鲸鱼优化算法仍然存在着求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。为了克服这些缺点,本文将从种群初始化、位置更新策略以及预防陷入局部最优这三个方面对WOA进行改进。 (1)准反向学习初始化种群 (2)非线性收敛因子 ...
1.标准WOA算法 2.改进WOA算法创新点 3.改进WOA算法流程图 4.改进WOA算法实例验证 1.标准WOA算法 WOA是模仿自然界中鲸鱼捕食行为的新型群体智能优化算法,而鲸鱼的捕食行为主要分为3类:1)包围猎物;2)发泡网攻击;3)搜索捕食。接下来分别对上述3类捕食行为用数学公式进行表示。
鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)是群智能算法类型中的一种,通过模拟鲸鱼的行为方式,从而解决优化问题。本章将深入讨论鲸鱼优化算法的实现原理以及如何将算法应用于实际的优化问题中。 本章主要涉及到的知识点有: l 算法介绍:包括算法的起源和工作原理。
1.算法原理 鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)是模仿座头鲸的狩猎行为进而提出的一种新型启发式优化算法。在 WOA 算法中,每只座头鲸的位置代表一个可行解。在海洋活动中,座头鲸有 着一种特殊的狩猎方法,这种觅食行为称为bubble-net 捕食策略 [27] ,其狩猎行为如图 1 所示。
鲸鱼优化算法 （WOA）鲸鱼是优雅的动物。它们被认为是世界上最大的动物。一头成熟的鲸鱼可以长到30米长，180吨重。这种巨大的哺乳动物有七个主要物种，包括杀手、小须、塞、座头鲸、右、鳍和蓝。大多数人认为鲸鱼是捕食者。由于他们必须呼吸海洋表面空气，他们无法入睡。实际上，大脑的另一半睡着了。鲸鱼的迷人之...
鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)是由Mirjalili和Lewis[1]于2016年提出的一种新型群体智能优化搜索方法,它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟,与其它群体智能优化算法相比,WOA算法结构新颖, 控制参数少,在许多数值优化和工程问题的求解中表现出较好的寻优性能,优于蚁群算法和粒子群算法等智能优化算法...