白鲸优化算法 Matlab 实现

白鲸优化算法 Matlab 实现

白鲸优化算法（Beluga Optimization Algorithm，BOA）是一种启发式优化算法，由Yongfeng Zhang和Xiaomin Song于2019年提出。该算法模拟了白鲸的觅食行为，通过白鲸的集体行动来发现全局最优解。

本文将介绍如何使用 Matlab 实现白鲸优化算法，并给出相应的源代码。

算法步骤

1. 初始化种群
   首先，需要初始化一定数量的白鲸个体作为初始种群。每个白鲸个体由一组初始解构成，可以随机生成或者使用其他启发式算法初始化。假设初始种群大小为 N，每个个体有 D 个维度。

2. 计算适应度
   对于每个白鲸个体，需要计算其适应度。适应度函数通常是优化问题的目标函数。

3. 更新最优个体
   在当前种群中寻找适应度最好的白鲸个体，并更新最优个体的位置和适应度值。

4. 更新白鲸个体位置
   接着，根据当前最优个体的位置，更新每个白鲸个体的位置。假设 t 为当前迭代次数，第 i 个白鲸个体的第 j 个维度位置可以通过以下公式计算：

X(i, j, t+1) = X(i, j, t) + A * exp(-C .* rand()) .* sin(2pi.rand()) . abs(B . best_X(j) - X(i,j,t))

其中，A、B、C 是控制参数，best_X 是当前最优个体的位置。

5. 达到停止条件
   重复步骤 2-4，直到满足停止条件，例如达到最大迭代次数或者达到一定的适应度阈值。

Matlab 实现

下面是 Matl