matlab鲸鱼优化算法

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界中鲸鱼捕食行为而发展起来的优化算法。该算法模拟了鲸鱼在寻找猎物时的行为，通过不断地调整鲸鱼的位置和速度，来搜索最优解。

在MATLAB中实现鲸鱼优化算法，可以按照以下步骤进行：

1. 初始化种群，包括鲸鱼的初始位置、速度和适应度等信息。

2. 通过计算每只鲸鱼与目标函数的适应度值，确定当前种群中最优的鲸鱼。

3. 根据当前最优鲸鱼的位置和速度，更新其他鲸鱼的位置和速度，以期望能够更接近最优解。

4. 重复执行步骤2和步骤3，直到达到预设的终止条件。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于演示如何实现鲸鱼优化算法：

function [best_sol, best_fit] = WOA(obj_fun, n_var, lb, ub, max_iter, n_whales)
% obj_fun: 目标函数
% n_var: 变量个数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% max_iter: 最大迭代次数
% n_whales: 种群大小

% 初始化种群
whales = rand(n_whales, n_var) .* (ub-lb) + lb;
velocities = zeros(size(whales));
fitness = zeros(n_whales, 1);

% 迭代优化
for iter = 1:max_iter
    % 计算适应度值
    for i = 1:n_whales
        fitness(i) = obj_fun(whales(i,:));
    end
    [best_fit, best_idx] = min(fitness);
    best_sol = whales(best_idx,:);
    
    % 更新鲸鱼位置和速度
    a = 2 - iter * (2 / max_iter); % 计算参数a
    for i = 1:n_whales
        r1 = rand();
        r2 = rand();
        A = 2 * a * r1 - a; % 计算参数A
        C = 2 * r2; % 计算参数C
        b = 1; % 计算参数b
        l = (a - 1) * rand() + 1; % 计算参数l
        
        if rand() < 0.5
            % 更新速度
            velocities(i,:) = abs(best_sol - whales(i,:)) .* exp(b * C) .* cos(2 * pi * C) + velocities(i,:);
        else
            % 更新速度
            d = abs(best_sol - whales(i,:));
            rand_leader_idx = randi([1 n_whales]); % 随机选择领导个体
            r = abs(whales(rand_leader_idx,:) - whales(i,:));
            x_rand = rand(size(whales(i,:)));
            x_prey = rand(size(whales(i,:)));
            % 鲸鱼位置更新
            velocities(i,:) = d .* exp(b * A) .* cos(2 * pi * A) + ...
                r .* exp(b * l) .* cos(2 * pi * l) + ...
                x_prey .* exp(b * C) .* cos(2 * pi * C) + ...
                x_rand .* exp(b * A) .* cos(2 * pi * A) + ...
                velocities(i,:);
        end
        % 更新位置
        whales(i,:) = whales(i,:) + velocities(i,:);
        % 边界处理
        whales(i,:) = max(whales(i,:), lb);
        whales(i,:) = min(whales(i,:), ub);
    end
end
end

需要注意的是，该算法使用的目标函数必须是连续可导的函数。在实际使用中，还需要根据具体问题进行参数的调整和优化。