如何在matlab中trainingOptions选择bwo白鲸优化算法

在MATLAB中，使用`trainingOptions`函数训练模型时，如果你想要选择BFO（白鲸优化算法），你需要设置`Algorithm`选项为`'bayesopt'`，因为MATLAB的遗传算法（GA）支持包括Bayesian Optimization在内的多种优化技术。然而，需要注意的是，`trainingOptions`本身并没有直接提供针对白鲸算法（Whale Optimization Algorithm）的内置选项，这是由于MATLAB默认的算法库并不包含这个特定的优化算法。

为了模拟BWO在神经网络或其他机器学习模型训练中的应用，你可以编写一个自定义的优化回调函数，并将其传递给`TrainingOptions`的`OptimizerOptions`字段，例如：

% 创建基本的训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器作为基础
    'MaxEpochs', 100, ... % 设置最大迭代次数
    'Verbose', false, ... % 静默模式，不显示日志信息
    'Plots', 'none'); ... % 关闭图表

% 自定义优化器选项，假设你有一个模仿BWO的函数`myCustomBOptimizer`
optimizerOptions = bayesopt.BayesianOptimization; % 初始化Bayesian Optimizer
optimizerOptions.Method = @myCustomBOptimizer;

% 组合两者
options.OptimizerOptions = optimizerOptions;

% 训练模型
net = trainNetwork(trainData, trainLabels, options);

在这个例子中，你需要实现名为`myCustomBOptimizer`的函数，该函数应该接受当前参数、目标函数值以及历史数据，然后返回调整后的参数。由于实际的BFO算法实现可能会比较复杂，这通常需要对白鲸优化算法有深入的理解。