WOA鲸鱼优化算法，matlab2021a测试。 if abs(A)>=1 rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1); X_rand = Positions(rand_leader_index, :); D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7) Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand; % Eq. (2.8) elseif abs(A)<1 D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)

基于WOA优化的libsvm最优参数计算仿真，matlab2021a测试。 [Best_score, Best_pos,~] = WOA(agent, iteration, lb, ub, dim, fobj); cmd = ['-s 5 -t 2 ', '-c ', num2str(Best_pos(1,1)), ' -g ', ... num2str(Best_pos(1,2)), ' -q']; model = libsvmtrain(trainlabel, traindata, cmd);

通过WOA鲸鱼优化算法优化神经网络权值参数的仿真，matlab2021a仿真测试。 inputs=input'; targets=target'; m=length(inputs(:,1)); o=length(targets(:,1)); n=10; net=feedforwardnet(n); net=configure(net,inputs,targets); kk=m*n+n+n+o;

通过WOA鲸鱼优化算法测试22个标准目标函数的最小值输出收敛曲线和搜索结果

基于WOA鲸鱼优化的5G通信系统资源分配优化，matlab2021a仿真

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。

Jx-WFST：包装特征选择工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 该工具箱提供了 13 种包装器特征选择方法 Demo_PSO提供了如何在基准数据集上应用 PSO 的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和论文编写的 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将from FS.pso import jfs的pso更改为来切换算法 如果你想使用粒子群优化（PSO），那么你可以写 from FS.pso import jfs 如果你想使用差分进化（DE），那么你可以写 from FS.de import jfs 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x特征） label ：标签矩阵（实例x 1） opts : 参数设置 N ：解决方案的数量/人口规模（对于所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k : k -最近邻中的k -值 输出 Acc : 验证模型的

鲸鱼优化算法/

灰鲸优化算法优化退火算法，可以用于对各类数据的特征选择

基于准确高效地提高校园安全状况评价的精度，采用了鲸鱼优化算法（WOA）改进极限学习机的高校校园安全评价模型，通过将安全管理、校园环境和校园周边环境3个一级指标和影响校园安全的22个因素的二级评价指标得分和高校校园安全综合得分分别作为WOA-ELM的输入和输出，鲸鱼优化算法寻找极限学习机的最优初始权值和隐含层偏置，建立一种高校校园安全的WOA-ELM评价模型。研究结果表明，与GA-ELM、PSO-ELM和ELM相比，WOA-ELM模型的高校校园安全评价精度可以达到99.2%，为高校校园安全评价提供了新的方法。