白鲸优化算法对初始解的依赖性较强，如何从这方面对白鲸优化算法进行改进，并用python实现举例说明

为了减少白鲸优化算法对初始解的依赖性，可以引入种群初始化策略，增加种群的多样性。以下是一种可能的改进方式：引入均匀随机初始化。

均匀随机初始化是一种常用的初始化策略，它在搜索空间内均匀分布地生成初始解，以增加种群的多样性。通过引入均匀随机初始化，可以使得白鲸优化算法更充分地探索搜索空间，并减少对初始解的依赖性。

下面是一个使用均匀随机初始化改进白鲸优化算法的示例：

import numpy as np

def bwo_search(objective_func, num_whales, num_iterations, search_space):
    # 均匀随机初始化种群
    positions = []
    for _ in range(num_whales):
        pos = np.random.uniform(low=search_space[0], high=search_space[1], size=len(search_space))
        positions.append(pos)
        
    # 初始化白鲸群体的适应度
    fitness = np.zeros(num_whales)
    
    # 记录全局最优解和适应度
    global_best_position = None
    global_best_fitness = float('inf')
    
    for iteration in range(num_iterations):
        for i in range(num_whales):
            # 更新当前位置的适应度
            fitness[i] = objective_func(positions[i])
            
            # 更新全局最优解
            if fitness[i] < global_best_fitness:
                global_best_fitness = fitness[i]
                global_best_position = positions[i]
        
        # 计算每个白鲸的适应度权重
        weights = 1 / (fitness + 1e-10)
        weights /= np.sum(weights)
        
        # 根据适应度权重进行追随行为
        for i in range(num_whales):
            leader_index = np.random.choice(range(num_whales), p=weights)
            direction = positions[leader_index] - positions[i]
            step = np.random.uniform() * direction
            positions[i] += step
        
        # 对位置进行限制，确保在搜索空间内
        positions = np.clip(positions, search_space[0], search_space[1])
    
    return global_best_position, global_best_fitness

在上述示例中，我们使用均匀随机初始化生成种群的初始解。通过使用均匀分布的随机解，我们增加了种群的多样性，使得白鲸优化算法更有可能找到全局最优解。

请注意，示例中的 `objective_func` 是需要优化的目标函数，`num_whales` 是白鲸的数量，`num_iterations` 是迭代次数，`search_space` 是搜索空间的范围。

这只是一种改进白鲸优化算法减少对初始解依赖性的方式，具体改进方法可以根据问题的特点和需求进行调整和优化。