本资料提供一种改进的鲸鱼优化算法，通过引入自适应权重和Levy飞行策略提升搜索效率和全局寻优能力。附带详细的MATLAB源代码。
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种受自然界中鲸鱼群捕食行为启发的全局优化算法，由Abdullah Ghanem等学者于2016年提出。它模拟了鲸鱼在寻找猎物时的主要行为：歌定位和环状包围。WOA特别适合解决多模态优化问题，并且广泛应用于工程设计、机器学习模型参数优化等领域。
在这个压缩包中，包含了一种改进的鲸鱼优化算法，该算法结合自适应权重与Levy飞行技术：
1. **自适应权重**：在传统WOA中，所有个体采用相同的搜索策略。引入自适应权重后，每个个体可以根据其当前性能动态调整探索和开发能力。这样表现优秀的个体可以更深入地进行局部优化，而一般水平的个体则保持宽泛的全局搜索。
2. **Levy飞行**：这种随机行走模式模拟了动物在长距离移动时的行为特征，在算法中用于增强全局搜索效率，帮助跳过局部最优解以接近全局最优点。
MATLAB源码详细展示了实现这些改进的过程，通常包括以下步骤：
- 初始化鲸鱼种群的位置和大小。
- 计算每个个体的目标函数值来评估解决方案的质量。
- 应用自适应权重策略调整搜索方法。
- 利用Levy飞行进行高效的全局探索。
- 更新鲸鱼位置时考虑环状包围与歌定位的行为特征。
- 重复以上步骤直至满足停止条件，如达到最大迭代次数或目标函数收敛。
文件a1.txt和a2.txt可能分别包含算法的主程序和其他辅助函数，例如定义的目标函数以及生成Levy飞行路径的方法。all文件可能是所有源代码集合或者批处理脚本用于一次性执行所有相关任务。
此优化方法对于理解和应用WOA解决实际问题非常有帮助，特别是那些涉及大量参数组合选择的工程挑战。通过学习和分析这些源码，开发者可以深入了解如何在MATLAB环境中设计复杂的优化算法，并可能将其应用于自己的研究或项目中。
5星
