WOA鲸鱼优化算法及测试函数matlab的优化

鲸鱼算法是一种基于鲸鱼捕食行为的优化算法。它分为搜索猎物、包围猎物和气泡攻击三个阶段。

在MATLAB环境中，优化算法是解决数学问题、工程设计和科学计算中不可或缺的组成部分。测试函数在优化算法的开发和评估中起着关键作用，能够验证算法的性能和准确性。MATLAB中的优化算法测试函数通常具有特定特性，如全局最小值、多个局部极小值或复杂的形状，模拟实际问题的复杂性。这些函数设计用于评估和比较不同优化算法的效果，包括经典的测试函数如Rosenbrock函数、Beale函数和Branin函数，以及更复杂的高维和多模态函数。作者原意改进MATLAB代码以适应特定需求，但在网上找到现成资源后选择分享，突显了开源社区在学习和研究中的重要性。

【优化算法】利用鲸鱼算法WOA优化目标的Matlab源代码下载

基于 CEC21 的算法对比文章，还挺实用的，尤其适合做优化方向的朋友看看。里面讲了灰狼算法、鲸鱼算法和人工蜂群算法的原理和优缺点，思路清晰，代码也比较容易上手。MATLAB 的实现写得还不错，运行环境统一，方便你自己复现结果。像你做多目标优化、组合优化或者复杂函数求解的，看看它的测试方法和指标评估方式，还挺有启发的。三个算法的性能差异也得蛮细，比如灰狼算法适合多目标问题，鲸鱼算法精度高但慢点，人工蜂群算法则是稳定又高效，尤其在非线性问题上挺能打。哦对了，文中还贴心地附了CEC21 测试函数包，不光能直接用，还能拿去改进自己的方法。要是你在做智能优化类的项目，可以先看看这个，对选算法真的有。如

矮猫鼬优化算法（DMO）是一种新兴的全球优化算法，灵感源自非洲草原上矮猫鼬的社会行为模式。该算法通过模拟矮猫鼬群体的合作寻食和防御策略，实现了在复杂优化问题中的应用。详细探讨了DMO算法的核心概念、工作原理及其在实际中的优势。包含了初始化、社会交互、移动策略、更新规则和迭代终止等关键步骤。经典测试函数的应用涵盖了23个测试函数，用于验证和比较算法的性能，包括单峰函数、多模函数以及全局和局部极小值函数。

测试函数 测试函数在遗传算法中扮演着至关重要的角色，它们如同试金石，用于评估算法的性能和效率。通过在不同的测试函数上运行遗传算法，我们可以观察算法在各种问题上的表现，并比较不同算法或参数设置的优劣。 测试函数通常具有以下特点： 已知最优解: 这使得我们可以直接衡量算法找到的解与最优解之间的差距，从而评估算法的精度。 多维度和复杂性: 测试函数通常具有多个维度，并包含各种复杂性，例如非线性、多峰谷、约束条件等，以模拟现实世界中的优化问题。 一些常用的测试函数包括： Sphere 函数: 具有全局最小值的简单函数，常用于测试算法的基本收敛能力。 Rastrigin 函数: 具有大量局部最小

本资源包以北方苍鹰优化算法（NGO）为例，涵盖了23个经典单目标测试函数，可直接运行并支持二次开发。内容包括NGO算法详解及其原始论文。

基于鲸鱼优化算法的 LSSVM 参数调优，用起来还挺顺的。你要是平时玩过 LSSVM，应该知道参数调不对，预测效果差得离谱。这套方案用鲸鱼优化算法（WOA）来找最优组合，省心不少，准确率也提上来了。Matlab 代码也贴得比较清楚，基本照着改就能跑。 优化过程分几步走，先定义问题，初始化参数，再让鲸鱼算法慢慢收敛。中间用到了核函数和惩罚参数这两个关键点，调好了效果立竿见影。你想搞回归预测的，是数据量不大的情况，LSSVM 真挺适合。 Matlab 实现部分也比较细，该注释的地方都有。像trainlssvm和simlssvm这些函数，配合 WOA 调参，直接就能拿结果。整体结构清晰，思路也蛮实用

在数学优化中，Rosenbrock函数是一种非凸函数，用于测试Howard H. Rosenbrock在1960年提出的优化算法的性能问题[1]。它也被称为罗森布罗克的山谷或罗森布罗克的香蕉函数。全局最小值位于一个狭长的抛物线形平坦山谷内。找到这个山谷并非易事，但收敛到全局最小值则更为困难。该函数定义为f(x, y) = (1-x)^2 + 100(y - x^2)^2，在点(x, y)=(1, 1)处取得全局最小值f(x, y)=0。尽管第二项的系数可能不同，但这并不影响全局最小值的位置。