鲸鱼优化算法(WOA)用于优化数值问题，作为受自然启发的元启发式优化算法，鲸鱼优化算法模拟座头鲸的狩猎行为。
鲸鱼优化算法（WOA）从一组随机解开始。在每次迭代中，搜索代理都会根据随机选择的搜索代理或迄今为止获得的最佳解决方案更新其位置。
鲸鱼优化算法灵感
鲸鱼优化算法的灵感源自大海中座头鲸的狩猎，座头鲸喜欢的食物是更靠近海面的磷虾和鱼群，因此座头鲸在狩猎时，会通过自下而上螺旋吐泡泡形成泡泡网的方式将食物集中到一起。
在“向上螺旋”机动中，座头鲸下潜约12 m，然后开始在猎物周围形成螺旋形气泡并向上游向水面。
鲸鱼优化算法逻辑
鲸鱼优化算法是一种简单、稳健且基于群体的随机优化算法。它具有避免局部最优并获得全局最优解的能力。这些优点使鲸鱼优化算法成为解决不同的约束条件或无约束条件下优化问题的最优算法。
1、包围猎物
座头鲸可以识别猎物的位置并包围它们。鲸鱼算法考虑，当前最佳搜索代理的位置是目标猎物或接近最佳点，其他搜索代理将尝试向最佳搜索代理更新其位置。
鲸鱼算法假设当前最佳候选解是目标猎物或接近最优解。在定义了最佳搜索代理之后，其他搜索代理将因此尝试将其位置更新为最佳搜索代理。
2、泡泡网狩猎
在鲸鱼优化算法(WOA)中，对螺旋气泡网进行数学建模，并执行优化；使用随机或最佳搜索代理模拟狩猎行为以追逐猎物；使用螺旋模拟座头鲸的泡泡网攻击机制。
3、寻找猎物
基于变化的相同方法{\displaystyle{\thing{A}}}矢量可用于搜索猎物（探索）。事实上，座头鲸是根据彼此的位置随机搜索的。
根据随机选择的搜索代理而不是最佳搜索代理在探索阶段更新搜索代理的位置。
