WOA鲸鱼优化算法及测试函数matlab编程

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

基于鲸鱼算法的路径优化算法 模型解决的问题：一组发电机出现多种故障，且故障均不相关，考虑发电机功率（功率大优先维修），每种故障一组维修人员

针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明,CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.

白鲸优化算法+适合初学者学习

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基于matlab鲸鱼优化算法求解开放式路径优化问题

steven s．muchnick具有丰富而广博的经验。他曾经是计算机科学教授，后来他将自己的知识和经验应用于编译器设计，成为两种计算机体系结构(惠普的pa-risc和sun的sparc)开发团队的核心成员，并担任这些系统的高级编译器设计与实现的领导人。他的研究和开发经验对于指导读者做出编译器设计决策极具价值

完整代码，可直接运行

针对鲸鱼优化算法（WOA）容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷，提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法。首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群，增加种群的多样性；其次，提出了一种小孔成像反向学习策略，并结合最优最差反向学习思想，增加了寻优位置的多样性，提高了算法跳出局部最优的能力；最后，在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值，在保留鲸鱼算法优点的前提下，协调了算法的全局搜索和局部开发能力。通过对10个基准函数进行仿真测试，实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高。