鲸鱼算法优化ICEEMDAN代码

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟海豚和虎鲸捕食行为的优化算法，它在解决复杂的全局优化问题上具有良好的性能。如果你想要优化ICEEMDAN（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）代码，这是一种改进的集合经验模态分解方法，可以用于信号处理中的特征提取。

优化ICEEMDAN代码时，可能需要利用WOA来寻找最佳参数组合或改进分解过程，使其能更有效地分离信号中的内在模式。具体步骤可能包括：

1. 定义问题目标：首先确定需要最小化的成本函数，比如信号重构误差、复杂度等。

2. 初始化鲸群：创建一组初始解（即参数设置），这些解代表了初始的ICEEMDAN分解方案。

3. 利用WOA更新解：根据鲸鱼觅食策略，如领导鲸的搜索位置更新、捕食者-猎物交互等，对解进行迭代优化。

4. 评估适应度：计算每个解在当前问题上的适应度，适应度低的鲸鱼会被淘汰，适应度高的鲸鱼会被保留并作为下一代的种子。

5. 更新最优解：记录全局最优解，如果找到新的更好的解，则更新。

6. 遍历迭代次数：重复上述步骤直到达到预设的迭代次数或满足收敛条件。