Whale Optimization Algorithm (WOA) 是一种用于解决优化问题的新型优化技术。 该算法包括三个算子，用于模拟座头鲸的搜索猎物、包围猎物和气泡网觅食行为。 这是论文的源代码： S. Mirjalili、A. Lewis，鲸鱼优化算法，工程软件进展，印刷中，2016 年，DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008 链接： http : //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965997816300163 可以在此处找到该算法的 Matlab 工具箱： http : //au.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55670-whale-optimization-algorithm-toolb

【优化求解】基于自适应权重和Levy飞行的改进鲸鱼优化算法matlab源码.md

鲸鱼算法是模拟鲸鱼捕食的行为构建的数学模型。该算法模拟鲸鱼捕食的时候利用螺旋气泡网的方式，通过包围捕食、气泡捕食、随机捕猎机制进行觅食，

python版本的鲸鱼优化算法WOA实现函数极小值寻优，直接运行woa_main.py即可，fitness用的是sphere函数 需要的可以改成其他函数极值寻优

WOA.rar 群智能算法之鲸鱼优化算法 压缩文件 有对应的pdf文件和图片 matlab源码。

针对标准WOA 算法初始种群分布不均、收敛速度较慢、全局搜索能力弱且易陷入局部最优等问题，提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先，采用 Sobol 序列初始化种群以使初始解在解空间分布更均匀；然后，通过非线性时变因子和惯性权重平衡并提高全局搜索及局部开发能力， 并结合随机性学习策略增加迭代过程中种群的多样性； 最后，引入柯西变异提升算法跳出局部最优的能力。仿真结果表明，基于混合策略改进的鲸鱼优化算法在寻优精度及收敛速度上均有明显提升。 资源包括：matlab代码+原文献+仿真结果图

鲸鱼优化算法python代码

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化.pdf

鲸鱼优化算法（WOA）是根据鲸鱼围捕猎物的行为而提出的算法。鲸鱼是一种群居的哺乳动物，在捕猎时它们也会相互合作对猎物进行驱赶和围捕。鲸鱼算法提出时间并不长，也是一个新兴的优化算法，研究应用案例不多。

用matlab实验的鲸鱼算法 　鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm）是根据鲸鱼围捕猎物的行为而提出的算法。鲸鱼是一种群居的哺乳动物，在捕猎时它们也会相互合作对猎物进行驱赶和围捕。鲸鱼算法提出时间并不长，也是一个新兴的优化算法，研究应用案例不多。 　　鲸鱼算法中，每个鲸鱼的位置代表了一个可行解。在鲸鱼群捕猎过程中，每只鲸鱼有两种行为，一种是包围猎物，所有的鲸鱼都向着其他鲸鱼前进；另一种是汽包网，鲸鱼环形游动喷出气泡来驱赶猎物。在每一代的游动中，鲸鱼们会随机选择这两种行为来进行捕猎。在鲸鱼进行包围猎物的行为中，鲸鱼将会随机选择是向着最优位置的鲸鱼游去还是随机选择一只鲸鱼作为自己的目标，并向其靠近。