鲸鱼算法的matlab代码

很抱歉，我无法提供完整的鲸鱼算法的Matlab代码。但是，根据引用中的代码片段，你可以看到作者在使用鲸鱼算法时所采用的一些Matlab代码。
在该代码中，首先定义了一些参数，例如搜索代理人的数量、函数名称和最大迭代次数。然后，通过调用"Get_Functions_details"函数来获取所选基准测试功能的详细信息，包括约束范围、维度和目标函数。接下来，通过调用"WOA"函数来执行鲸鱼优化算法，并返回最佳得分、最佳位置和WOA_cg_curve，该曲线用于绘制目标空间。

除此之外，我还注意到文中提到了鲸鱼捕食时的螺旋气泡网、包围捕食、气泡捕食和随机捕猎机制。这些是鲸鱼算法的一些关键特征，可以根据这些特征来实现算法。

希望以上信息对你有所帮助。如果你对鲸鱼算法的更多细节或其他方面有任何问题，请随时提问。

相关问题

离散鲸鱼算法MATLAB代码

离散鲸鱼算法（Discrete Whale Optimization Algorithm）是一种启发式优化算法，用于求解离散优化问题。下面是MATLAB代码实现。

首先，定义目标函数。这里以二元函数为例：

function f = obj(x)
% x: 二元向量
f = -(sin(x(1)) * cos(x(2)) + sin(x(2)) * cos(x(1)));
end

接着，定义离散鲸鱼算法函数：

function [best_x, best_f] = dwoa(obj, lb, ub, n, max_gen)
% obj: 目标函数
% lb: 自变量下界
% ub: 自变量上界
% n: 种群大小
% max_gen: 最大迭代次数
% best_x: 最优解
% best_f: 最优解对应的目标函数值

% 初始化种群
X = randi([lb, ub], n, length(lb));
F = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    F(i) = obj(X(i, :));
end

% 初始化最优解
[best_f, best_idx] = min(F);
best_x = X(best_idx, :);

% 迭代
for gen = 1:max_gen
    a = 2 - gen * (2 / max_gen); % 计算动态权重系数
    for i = 1:n
        r1 = randi(n);
        r2 = randi(n);
        r3 = randi(n);
        A = abs(a * X(r1, :) - X(r2, :));
        B = abs(a * best_x - X(r3, :));
        C = A .* cos(2 * pi * rand(1, length(lb))) + B .* sin(2 * pi * rand(1, length(lb)));
        D = round(X(i, :) + C);
        D(D < lb) = lb;
        D(D > ub) = ub;
        Fd = obj(D);
        if Fd < F(i)
            X(i, :) = D;
            F(i) = Fd;
            if Fd < best_f
                best_f = Fd;
                best_x = D;
            end
        end
    end
end
end

其中，动态权重系数 `a` 的计算使用了线性递减函数，逐渐减小直到 0。

最后，调用 `dwoa` 函数求解最优解：

lb = [-10, -10]; % 自变量下界
ub = [10, 10]; % 自变量上界
n = 30; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
[obj_val, sol] = dwoa(@obj, lb, ub, n, max_gen);
disp(['最优解：', num2str(sol)]);
disp(['目标函数值：', num2str(obj_val)]);

三维鲸鱼算法Matlab代码

三维鲸鱼算法是一种优化算法，用于求解非线性优化问题。以下是Matlab代码实现：

function [best, fmin] = whale_algorithm(func, dim, lb, ub, max_iter)

% 参数说明：
% func：目标函数句柄
% dim：搜索空间维度
% lb：搜索空间下限
% ub：搜索空间上限
% max_iter：最大迭代次数

% 初始化鲸群
pop_size = 30; % 鲸群大小
X = repmat(lb, pop_size, 1) + rand(pop_size, dim) .* repmat(ub-lb, pop_size, 1);
fitness = feval(func, X);
best = X(1, :); % 最优解
fmin = fitness(1); % 最优解的函数值

% 迭代
for iter = 1:max_iter
    a = 2 - iter * (2 / max_iter); % a参数
    A = repmat(a, pop_size, 1); % 鲸群半径
    r = rand(pop_size, dim); % 随机向量
    C = 2 * r - 1; % C参数
    p = rand(pop_size, dim); % p参数
    b = 1; % b参数
    l = (a-1) * rand(pop_size, 1) + 1; % l参数
    
    % 更新鲸群位置
    for i = 1:pop_size
        if fitness(i) < fmin
            best = X(i, :);
            fmin = fitness(i);
        end
        for j = 1:dim
            if p(i, j) < 0.5
                if abs(C(i, j)) < 1
                    X(i, j) = best(j) - A(i) * C(i, j);
                else
                    rand_whale = ceil(pop_size * rand); % 随机选择一个鲸鱼
                    X(i, j) = X(rand_whale, j) - A(i) * C(i, j);
                end
            else
                dist = abs(best(j) - X(i, j));
                X(i, j) = dist * exp(b * l(i)) * cos(2 * pi * l(i)) + best(j);
            end
        end
    end
    
    % 计算新位置的函数值
    fitness = feval(func, X);
end
end

在调用该函数时，需要先定义目标函数func，并指定搜索空间的维度dim、下限lb、上限ub和最大迭代次数max_iter。例如：

% 定义目标函数
func = @(x) sum(x.^2);

% 搜索空间维度为3，下限为-10，上限为10，最大迭代次数为100
best = whale_algorithm(func, 3, -10, 10, 100);

该示例中，目标函数为x的平方和，搜索空间维度为3，下限为-10，上限为10，最大迭代次数为100。调用whale_algorithm函数后，返回最优解best。