鲸鱼优化算法(WOA)文章复现：《融入Circle映射与逐维小孔成像反向学习的WOA方法》—— 张达敏 策略为:Circl

简介：
本文由张达敏撰写，是对《融入Circle映射与逐维小孔成像反向学习的WOA方法》一文的研究复现。通过结合Circle映射和逐维小孔成像反向学习策略改进鲸鱼优化算法（WOA），旨在提升其搜索效率及精度。 本段落复现了张达敏提出的鲸鱼优化算法的一种改进策略——MWOA。该策略包含Circle混沌初始化种群、动态自适应权重改进的鲸鱼位置更新机制以及逐维小孔成像反向学习扰动方法。我们对这种改进后的算法进行了详细的实现，涵盖了23个基准测试函数，并分析了文中提到的相关因子和混沌图。此外，还与原始版本的WOA进行对比研究。 本段落提供的代码经过精心设计，每一步都配有详尽注释，使得新手也能轻松理解并掌握优化算法的核心概念和技术细节。该文章所涵盖的知识点主要涉及优化算法以及混沌理论的应用。优化算法旨在通过调整模型参数来达到最优性能或最大化目标函数值；而混沌理论则用于描述非线性动态系统的复杂行为模式，在设计和改进如WOA这样的进化计算方法中扮演着重要角色。