"离散鲸鱼算法及工程应用综述"

鲸鱼优化算法(WOA)是一种新型的元启发式优化算法，其原理是模仿座头鲸的狩猎策略，将座头鲸的狩猎行为演化成随机优化的过程。这一算法通过模拟座头鲸狩猎的过程，实现了对复杂问题的高效优化。在过去的几年中，越来越多的研究学者将WOA算法应用到了各种工程领域，并取得了许多成功的应用案例。 在一篇名为"一种离散鲸鱼算法及其应用"的文章中，作者总结了一些目前关于鲸鱼算法应用的最新研究成果。其中，文献[2]提出一种局部搜索策略的混合鲸鱼算法，用于解决排列流水车间调度问题，得到了高效率的调度策略。在文献[3]中，提出了一种多目标鲸鱼算法(MOWOA)，用来优化 Elman 中性网络的权重和阈值，以更好地预测风速对电网的影响。文献[4]引入了惯性权重策略来改进鲸鱼优化算法，在求解水资源分配模型时取得了很好的优化结果。此外，文献[5]将鲸鱼算法与人工神经网络结合，用于求解Ad-hoc网络中的最优路径问题，而文献[6]则提出了一种随机的鲸鱼算法(SWO)来解决发电机组调度问题，实验表明SWO算法可以得到更低的燃料成本。 除了以上提到的应用案例外，还有一些其他领域的研究也取得了一定的进展。例如，文献[7]将鲸鱼优化算法应用于识别垃圾邮件发送者的社交网络，文献[8]提出了一种混合鲸鱼粒子群优化(HWPSO)算法，用于优化电力系统，实验表明HWPSO算法的性能最佳。此外，文献[9]将鲸鱼算法应用到最优无功率调度问题上，通过实验和粒子群算法进行比较，证明了鲸鱼算法在解决ORPD问题方面的稳健性和有效性。 综上所述，鲸鱼优化算法(WOA)在工程领域的应用越来越广泛，并逐渐成为处理各种复杂问题的有力工具。通过不断改进算法，并将其与其他优化方法相结合，可以更好地发挥鲸鱼算法的优势，为工程问题的解决提供更加高效和可靠的方案。相信随着更多研究者的努力，WOA算法的应用领域将会进一步扩展，为工程领域的发展带来更多的创新和突破。