白鲸优化算法python

白鲸优化算法（Beluga whale optimization，BWO）是一种群体智能优化算法，由Changting Zhong等人于2022年提出。该算法的灵感来源于白鲸的群体觅食行为，包括三个阶段：探索、开发和鲸落。

在使用白鲸优化算法进行参数优化时，本文利用Python实现了基于博客的VMD方法。VMD是指变分模态分解（Variational Mode Decomposition）的缩写，是一种信号分解技术。本文使用白鲸优化算法对VMD的参数进行优化。

具体而言，本文中的适应度函数是用于最小化各VMD分量的局部包络熵。适应度函数的定义如下：

'''适应度函数,最小化各VMD分量的局部包络熵'''
def fitness(pop, data):
    np.random.seed(0)
    K = int(pop)
    alpha = int(pop)
    tau = 0
    DC = 0
    init = 1
    tol = 1e-7
    
    imf, res, u_hat, omega = VMD(data, alpha, tau, K, DC, init, tol)
    comp = np.vstack([imf, res.reshape(1,-1)])
    
    SE = 0
    se_imf = []
    for i in range(comp.shape):
        temp = BaoLuoShang(comp[i,:])
        SE += temp
        se_imf.append(temp)
    
    fit = min(se_imf)
    np.random.seed(int(time.time()))
    return fit

在该适应度函数中，pop是白鲸优化算法的参数向量，data是原始时间序列数据。通过调用VMD函数对数据进行分解，并计算各VMD分量的局部包络熵。最终，适应度函数返回各VMD分量的局部包络熵的最小值作为适应度值。

需要注意的是，以上代码只是适应度函数的一个示例，具体的实现还需要根据具体的问题和数据进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python-实战：基于白鲸BWO算法的VMD超参数优化](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/128396247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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