如何使用MATLAB实现鲸鱼优化算法（WOA）来优化一个给定的非线性函数？请提供示例代码和详细的步骤说明。

为了掌握在MATLAB中如何实现鲸鱼优化算法（WOA）来优化给定的非线性函数，建议参考《MATLAB实现鲸鱼优化算法详解与代码实战》这本书。通过这本书，你可以获得详细的理论知识和具体的代码实现指导，它将直接帮助你解决当前问题。

参考资源链接：[MATLAB实现鲸鱼优化算法详解与代码实战](https://wenku.csdn.net/doc/28i260ucso?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中实现WOA，你需要遵循以下步骤：
1. 定义非线性优化问题的目标函数。
2. 初始化算法参数，包括种群大小、搜索空间的边界、最大迭代次数等。
3. 随机生成初始种群。
4. 计算初始种群中每个个体的适应度值。
5. 更新当前最佳解。
6. 开始迭代过程，包括更新鲸鱼个体的位置。在此过程中，利用WOA的两种行为模式：A和B。
7. 在每一代中，评估并更新种群中个体的适应度值，并更新当前最佳解。
8. 检查终止条件，如果未满足，则返回步骤6继续迭代；如果满足，则输出最佳解。
下面是一个简化的示例代码框架，具体的WOA移动规则和适应度计算需要根据你的优化问题来编写：

function WOA_Optimization
    % 定义问题参数
    Dim = 30; % 问题维度
    Max_iter = 1000; % 最大迭代次数
    LB = -100; % 搜索空间下界
    UB = 100; % 搜索空间上界
    popSize = 30; % 种群大小
    a = 2 - Max_iter * ((2) / Max_iter); % 线性递减的a值
    A = 2 * a * rand(popSize, 1) - a; % 计算系数A

    % 初始化种群
    X = rand(popSize, Dim) .* (UB - LB) + LB;
    fitness = zeros(popSize, 1);
    best_pos = X(1, :);
    best_fitness = inf;

    % 主循环
    for t = 1:Max_iter
        for i = 1:popSize
            fitness(i) = objective_function(X(i, :));
            if fitness(i) < best_fitness
                best_fitness = fitness(i);
                best_pos = X(i, :);
            end
        end
        for i = 1:popSize
            if abs(A(i)) < 1
                % 更新位置
                r = rand();
                D = abs(C(i) .* best_pos - X(i, :));
                X(i, :) = best_pos - A(i) .* D .* rand(Dim, 1);
            else
                % 更新位置
                l = randi([1, Dim]);
                p = rand();
                b = 1;
                a = 2 * rand() - 1;
                D = abs(X(l, :) - X(i, :));
                X(i, :) = p .* D .* exp(b .* l) .* cos(b .* l) + X(i, :);
            end
            % 边界处理
            X(i, :) = max(LB, min(UB, X(i, :)));
            % 更新适应度
            fitness(i) = objective_function(X(i, :));
            if fitness(i) < best_fitness
                best_fitness = fitness(i);
                best_pos = X(i, :);
            end
        end
    end

    % 输出最优解
    disp(['最优解：', num2str(best_pos)]);
    disp(['最优值：', num2str(best_fitness)]);
end

function f = objective_function(x)
    % 定义非线性函数
    f = sum(x.^2);
end

通过学习《MATLAB实现鲸鱼优化算法详解与代码实战》，你不仅能掌握如何使用WOA优化非线性函数，还能深入理解该算法的原理和MATLAB实现细节，为解决更复杂的优化问题打下坚实的基础。

参考资源链接：[MATLAB实现鲸鱼优化算法详解与代码实战](https://wenku.csdn.net/doc/28i260ucso?spm=1055.2569.3001.10343)