WOA鲸鱼优化算法及测试函数matlab编程

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)

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

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。

国外一个优化性能很强的新算法，受鲸鱼的生物习性启发开发，在多种测试函数上测试效果不错！

此资源是在Seyedali Mirjalili鲸鱼优化算法matlab源代码上增加详细中文注释，方便阅读和学习

WOA算法是2016年提出的一个比较新的优化算法，主要是用来优化各种算法中的参数，在实际问题中也有很大用处，其主要是通过优化参数的方法实现算法的最优解，在实际应用中有比较不错的效果，这里上传的是C++实现的WOA代码，方便大家的运用。