鲸鱼优化算法（WOA）源代码+23个经典测试函数
概述
本仓库提供了鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）的完整源代码实现，搭配了23个经典的单目标优化测试函数，旨在帮助研究人员和开发者快速理解和应用这一生物启发式优化方法。WOA作为一种新兴的智能算法，模拟了鲸鱼群体在海洋中的捕食行为，因其高效和灵活性，在解决各种优化问题中表现出色。
特点
- 直接运行：提供的代码结构清晰，配置好环境后可以直接运行，便于立即验证算法性能。
- 二次开发友好：代码设计考虑到了扩展性，易于添加新的测试函数或调整算法参数，满足不同的研究与应用需求。
- 经典测试函数集合：涵盖了广泛使用的23个单目标优化测试函数，帮助用户全面评估算法效能。
- 教育与研究工具：非常适合用于学习进化计算、人工智能领域的学生和教师，以及进行相关算法研究的科研人员。
包含内容
- 鲸鱼优化算法(WOA)核心源码 - 实现了WOA的核心机制和迭代流程。
- 23个经典测试函数 - 包括Rastrigin函数、Ackley函数、Griewank函数等，用于检验优化算法的性能。
- 示例脚本 - 展示如何调用WOA算法，并对这些测试函数进行优化求解。
- 文档说明（如果包含）- 简要指导如何编译、运行代码及进行基本的修改。
使用指南
- 环境准备：确保您的开发环境中安装有合适的编程语言环境，这里假设为Python，且安装了必要的库（如NumPy）。
- 导入代码：将源代码文件导入到您的项目中。
- 选择测试函数：根据需要，从提供的23个测试函数中选择一个或多个进行测试。
- 运行实验：执行主程序，观察并分析WOA算法对所选函数的优化结果。
- 定制化：根据研究目的，对算法参数或测试函数进行相应的定制修改。
注意事项
- 在进行深入开发之前，建议先理解WOA算法的基本原理和运作机制。
- 测试过程中请注意观察算法收敛性和稳定性，可能需要根据具体函数调整算法参数。
- 请遵守开源许可协议，尊重原作者的劳动成果。
通过利用本仓库的资源，您可以在优化问题的研究和实践中迈出坚实的一步。希望这能成为您探索智能优化领域的一块有力跳板！