鲸鱼优化算法是什么时候提出？

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是由伊朗的Mahmoud Mirjalili教授和他的团队于2016年首次提出的。这种优化算法灵感来源于鲸鱼觅食的行为，通过模拟虎鲸围猎策略来搜索解空间，寻找最优解。WOA结合了探索性和 exploitation（利用）的优点，是一种用于解决全局优化问题的 meta-heuristic 算法。它通过领导权交替、环形包围和螺旋推进等机制来优化问题，适用于各种工程问题如工程设计、机器学习参数调整等。

相关问题

鲸鱼优化算法python

鲸鱼优化算法是一种由Mirjalili等人在2016年提出的启发式优化算法，其灵感源于鲸鱼在海洋中的群体行为。该算法通过模拟鲸鱼在寻找鱼群时的跳跃和追逐行为，逐步优化函数值，达到全局最优解。

在鲸鱼优化算法中，每个候选解称为一只鲸鱼，而候选解上的函数值称为鲸鱼的适应度。算法主要分为两种搜索类型：主搜索和次搜索。主搜索由所有鲸鱼参与，而次搜索则由最优鲸鱼和一部分其他鲸鱼参与。主搜索的目的是保持全局多样性和防止陷入局部最优解，次搜索的目的是利用全局最优解的信息，加速搜索的收敛速度。

鲸鱼优化算法的实现方式较为简单，在Python中的实现也比较容易。需要定义目标函数和其上下限，初始化鲸鱼的位置和适应度，然后按照一定的规则不断迭代，直到达到停止条件。其中，次搜索的实现需要一定的技巧，需要计算出最优鲸鱼周围的区域，使得其他鲸鱼可以在此区域内进行搜索。

总的来说，鲸鱼优化算法是一种比较有前途的优化算法之一，其在全局搜索和高维优化问题上有着较好的表现，对于复杂函数的优化具有很好的效果。在Python中也有较多的开源实现，可以方便地应用到实际问题中。

鲸鱼优化算法优化pnn神经网络

您好，感谢您的提问。关于鲸鱼优化算法优化PNN神经网络的问题，可以采用以下步骤来进行操作：

1.首先，将PNN神经网络的参数作为鲸群的个体，将其转化为一个优化问题。

2.基于鲸鱼优化算法的特点，可以通过对每个个体位置的微调和重组来实现对模型的优化。

3.在优化过程中，您可以设置一些约束条件来确保模型的稳定性和可靠性，以及加入适当的惯性项，避免过拟合的问题。

4.最后，得到的优化结果可以用于进一步的神经网络训练和优化，以提高模型的性能和效率。

希望以上信息能对您有所帮助，如有任何疑问，请随时提出。谢谢！