综合策略改进鲸鱼优化算法的深度解析及效果展示

资源摘要信息:"改进鲸鱼优化算法(IWOA，自己融合了多策略改进，名字自己取的破涕为笑)，是一种基于自然界鲸鱼捕食行为的模拟优化算法。它的创新之处在于，将多种策略融合到原始的鲸鱼优化算法中，以此来提升算法的性能和效率。具体改进公式会在readme说明文件中详细给出。 在进行性能评估时，改进鲸鱼优化算法与鲸鱼算法，灰狼算法，麻雀算法，北方苍鹰算法进行了比较。初始种群设定为30，独立运行次数为30，迭代次数为500。通过比较，我们可以看出改进鲸鱼优化算法在性能上有显著的提升。 改进鲸鱼优化算法还有很大的优化空间，参数的优化对算法的效果有极大的影响。文件中会详细说明在哪优化，如何进行优化。例如，只改变了一个参数，效果就有了很大的提升，这一点可以从F4效果对比图中得到验证。 此外，文件还附带了23种测试函数，通过观察测试函数对应的波形图，我们可以更好地理解算法的收敛情况。这些测试函数的结果可以与收敛曲线一起分析，以评估算法的性能。 最后，我们需要注意的是，虽然改进鲸鱼优化算法在许多方面都有所改进，但在实际应用中，我们仍然需要根据具体问题，调整和优化算法的参数。这样才能最大限度地发挥出算法的潜力。"