多目标鲸鱼优化算法代码

多目标鲸鱼优化算法（Multi-objective Whale Optimization Algorithm, MO-WOA）是一种模拟海豚觅食行为的进化计算算法，用于解决多目标优化问题。它借鉴了真实世界中鲸鱼群体捕猎策略，如“围绕领导者螺旋游动”和“冲向最佳解”。在代码实现上，通常会包括以下几个关键步骤：

1. 初始化种群：生成一组随机解作为初始搜索点，每个解代表一个可能的目标值组合。

2. 计算领航者位置：选择一个最优解作为“领航者”，其他鲸鱼围绕它形成螺旋形路径。

3. 更新位置：利用公式更新每个鲸鱼的位置，同时考虑当前鲸鱼的速度和目标函数。

4. 搜索新区域：部分鲸鱼可能会随机改变速度并冲向最好的个体，增加搜索的多样性。

5. 更新评价：计算所有鲸鱼的新目标值，并保留最优解。

6. 重复迭代：直到达到预定的迭代次数或满足一定的收敛条件。

以下是一个简单的Python伪代码示例：

import numpy as np

class MoWoaOptimizer:
    def __init__(self, n_whales, dim, obj_func):
        self.n_whales = n_whales
        self.dim = dim
        self.obj_func = obj_func
        # 初始化鲸鱼位置和速度
        self.whale_positions = np.random.uniform(-100, 100, (n_whales, dim))
        self.whale_velocities = np.zeros_like(self.whale_positions)

    def update(self):
        # ... (计算领航者、更新位置等步骤)
        # ... (循环迭代，更新最优解)

def main():
    optimizer = MoWoaOptimizer(n_whales=30, dim=10, obj_func)  # 假设obj_func接受二维数组输入
    for _ in range(max_iterations):  # 指定最大迭代次数
        optimizer.update()
        # 打印最优解和目标函数值
        best_solution = optimizer.get_best_solution()
        print("Best solution:", best_solution)
        print("Objective values:", optimizer.objective(best_solution))

if __name__ == "__main__":
    main()