白鲸优化算法（BWO）及其智能应用（）

简介：
白鲸优化算法(BWO)是一种新颖的元启发式群体智能算法，模拟白鲸的行为特性。该算法在求解复杂优化问题中展现出高效性和鲁棒性，并广泛应用于多个领域如电力系统、机械工程和数据挖掘等，推动了智能化技术的发展与应用创新。 白鲸优化算法（Beluga Whale Optimizer, BWO）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它通过模拟白鲸的行为模式来解决复杂的优化问题。 BWO的工作机制主要包括以下几个方面： 捕食行为：模仿白鲸在自然环境中的捕猎方式，在目标搜索和优化过程中进行探索。 社会互动：通过模拟白鲸之间的交流与合作，增加种群的多样性。 迁移模式：根据白鲸迁徙的习惯，提高算法全局搜索的能力。 该算法的优点包括： 强大的探索能力：BWO能够在解空间的不同区域中高效地寻找解决方案。 灵活性：适用于各种优化问题，无论是连续还是离散型的问题都能有效处理。 快速收敛性：通常在较少的迭代次数内就能找到较为理想的解。 易于实现：其设计原理简单明了，便于编程和应用。