MATLAB实现白鲸优化算法(BWO)：从原理到实战的详细教程 - 详解
2025-12-23 18:50 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏 举报一、白鲸优化算法简介
1.1 算法背景与原理
白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization, BWO)是2022年提出的一种新型元启发式优化算法，灵感来自于白鲸的群体觅食行为。算法模拟了白鲸的三种关键行为：
探索阶段：模拟白鲸随机游动寻找食物源
开发阶段：模拟白鲸协作捕食的智能行为
鲸落现象：模拟自然淘汰机制，保持种群多样性
1.2 算法优势与特点
收敛速度快：平衡因子机制奏效协调全局探索和局部开发
避免早熟收敛：鲸落概率机制防止陷入局部最优
参数设置简单：主要参数少，易于理解和调整
适用性广泛：适用于连续、离散、约束优化等多种问题
二、环境准备与算法框架
2.1 基本环境要求
确保你的MATLAB环境包含以下工具箱：
基本MATLAB环境（R2018a及以上版本）
优化工具箱（推荐但不必须）
绘图工具箱（用于结果可视化）
2.2 算法核心框架
白鲸优化算法主要涵盖三个核心组件：
matlab
% 算法伪代码结构
1. 初始化白鲸种群
2. While (迭代次数 < 最大迭代次数)a. 计算适应度值b. 更新平衡因子Bfc. 更新鲸落概率Wfd. For 每只白鲸If (随机数