鲸鱼算法路径规划matlab代码

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟海豚觅食行为的种群智能优化算法，常用于解决复杂的全局优化问题。在MATLAB中实现鲸鱼算法，你需要定义一些关键步骤：

1. 初始化：创建一个包含“捕食者”（鲸鱼）的位置矩阵，每个位置代表一个解。

2. 模拟鲸鱼行为：
- **探索阶段**（随机搜索）：选择一部分鲸鱼作为领导者，它们模拟"最优秀的猎手"寻找食物。
- **螺旋更新**：领导者通过一种类似S形曲线的方式移动，寻找新的潜在食物源。
- **交换阶段**：其他鲸鱼尝试跟随领导者的轨迹，并可能改变方向。
- **捕食阶段**：所有鲸鱼更新自己的位置，尝试找到最优解。

3. 计算适应度：对每个解决方案计算其对应的函数值（如目标函数），确定当前最佳解。

4. 迭代终止条件：当达到预设的最大迭代次数或满足特定收敛条件时，停止迭代。

下面是一个简单的 WhaleOptimizationFunction 函数示例，它在MATLAB中实现了一个基本的WOA算法：

function [bestX, bestF] = whaleOptimizationFunction(objFun, lb, ub, nwhales, maxIter)
    % ... (初始化鲸鱼位置、适应度等)
    
    for iter = 1:maxIter
        % 更新领导者的搜索路径
        % ... (螺旋更新)
        
        % 其他鲸鱼跟随并更新位置
        % ... (交换阶段)
        
        % 计算新位置的适应度
        % ... (捕食阶段)
        
        % 保存当前最优解
        if objFun(bestX) > objFun(newPositions(iter))
            bestX = newPositions(iter);
            bestF = objFun(bestX);
        end
        
        % 显示进度信息
        disp(['Iteration ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(bestF)]);
    end
    
end

要在MATLAB环境中运行此代码，你需要传入一个自定义的目标函数 `objFun`，以及问题的上下界范围 `lb` 和 `ub`。然后调用 `whaleOptimizationFunction` 函数开始优化。