多目标鲸鱼算法Matlab仿真代码

多目标鲸鱼算法的Matlab代码实现比较复杂，需要涉及到算法的各个模块，包括鲸鱼集群的初始化、适应度函数的定义、搜索策略的设计等等，以下是一个简单的多目标鲸鱼算法Matlab仿真代码示例，供你参考：

% 多目标鲸鱼算法(MOWOA)的Matlab仿真代码演示

%% 参数设置
pop_size = 30; % 种群大小
max_gen = 200; % 最大迭代次数
dim = 5; % 变量维度
obj_num = 2; % 目标函数数目
ub = [10 10 10 10 10]; % 变量上限
lb = [0 0 0 0 0]; % 变量下限

%% 初始化鲸鱼集群
pop = repmat(lb, pop_size, 1) + rand(pop_size, dim) .* repmat(ub-lb, pop_size, 1); % 随机初始化鲸鱼位置
pop_fit = obj_fun(pop); % 计算鲸鱼个体适应度

%% 迭代搜索
for gen = 1:max_gen
    % 计算鲸鱼个体适应度
    pop_fit = obj_fun(pop);
    
    % 计算鲸鱼个体权重
    w = get_weight(pop_fit);
    
    % 计算鲸鱼个体距离
    d = get_distance(pop);
    
    % 计算新的鲸鱼位置
    new_pop = update_position(pop, w, d);
    
    % 保留最优解
    [~, best_idx] = min(pop_fit);
    best_pop = pop(best_idx, :);
    best_fit = pop_fit(best_idx, :);
    
    % 更新鲸鱼集群
    pop = new_pop;
    
    % 输出当前迭代结果
    fprintf('Generation %d: Best Cost = %f\n', gen, best_fit);
end

%% 适应度函数
function f = obj_fun(x)
    obj1 = sum(x.^2, 2);
    obj2 = sum((x-1).^2, 2);
    f = [obj1 obj2];
end

%% 计算鲸鱼个体权重
function w = get_weight(fit)
    w = 1 ./ (1 + fit);
end

%% 计算鲸鱼个体距离
function d = get_distance(pop)
    n = size(pop, 1);
    d = zeros(n);
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            d(i,j) = norm(pop(i,:) - pop(j,:));
        end
    end
end

%% 计算新的鲸鱼位置
function new_pop = update_position(pop, w, d)
    n = size(pop,1);
    new_pop = zeros(size(pop));
    for i = 1:n
        a = 2 * rand(1) - 1;
        A = 2 * a .* w(i) - w(i);
        C = 2 * rand(1);
        
        % 鲸鱼搜索策略
        if rand(1) < 0.5
            % 运动向目标点
            dist = d(i,:);
            [~, idx] = min(dist);
            X1 = pop(idx,:);
            D = abs(C * X1 - pop(i,:));
            new_pop(i,:) = X1 - A .* D;
        else
            % 运动向全局最优点
            [~, idx] = min(w);
            X2 = pop(idx,:);
            D = abs(C * X2 - pop(i,:));
            new_pop(i,:) = X2 - A .* D;
        end
    end
end

以上是一个简单的多目标鲸鱼算法Matlab仿真代码示例，其中包括了算法的各个模块，可以根据具体的问题进行修改和调整。希望这可以帮助你进行多目标鲸鱼算法的Matlab仿真。