目录1.鲸鱼优化算法（WOA）1.1算法原理1.1.1 包围猎物1.1.2 狩猎行为1.1.3 搜索猎物 1.4 算法流程2.如何用matlab .m文件脚本调用simulink模型并传入参数3.如何设计优化算法的目标函数4.优化结果后记参考文献：前言：我们在用simulink进行仿真模型的时候，通常会遇到一些参数需要手动调节，如PID参数、模糊PID参数等，非常耗时，且难以得
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2024-01-16 21:01:42
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一、主要作用 1、详细记录从请购到采购到收料进货的交易信息。 2、提供了多角度 的请购、采购、进货的进度管控报表，方便在日常 作业中做到跟催及管理，达到准时交货的目的。 3、针对公司内部对供应商的评估及管理，提供供应商ABC分析表等分析报表，将供应商做等级区分，提供给管理者制定采购政策时的参考依据。 4、对于日常采购项目，系统将详实记录商品报价信息及供应商价格变动过程，作为公司内部审查和核准的依据
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2023-09-16 06:44:11
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前言：鲸鱼优化算法(WOA)也是一种元启发式优化算法。一种新的模拟座头鲸狩猎行为的元启发式优化算法(鲸鱼优化算法，WOA)。目前的工作与其他群优化算法相比的主要区别在于，采用随机或最佳搜索代理来模拟捕猎行为，并使用螺旋来模拟座头鲸的泡泡网攻击机制。算法原理：座头鲸最有趣的地方是它们特殊的捕猎方法。这种觅食行为被称为泡泡网觅食法。座头鲸喜欢在接近海面的地方捕食磷虾或小鱼。值得一提的是，泡泡网捕食是一
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2023-05-23 10:37:36
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文章目录一、理论基础1、鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法（1）准反向学习初始化种群（2）非线性收敛因子（3）自适应权重策略与随机差分法变异策略二、仿真实验及分析三、参考文献 一、理论基础1、鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法基本的鲸鱼优化算法仍然存在着求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。为了克服这些缺点，本文将从种群初始化、位置更新策略以及预防陷入局部最优这三个方面对WOA进行改进。
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2023-11-12 14:39:56
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根据腾讯蓝鲸蓝鲸应用统一开发环境指南手册改编发布，主要顺便记录一些趟坑的地方。 蓝鲸应用统一开发环境指南背景vagrant安装配置添加蓝鲸镜像到vagrant初始化环境运行环境，应用开发Vagrant常用命令Vagrantfile配置文件详解 背景 蓝鲸应用开发需要依赖django，celery，mysql-client等第三方库，而像celery又
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2024-01-26 18:55:19
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鲸鱼优化算法概述鲸鱼优化算法( Whale Optimization Algorithm，WOA)是 Mirjalili 等于 2016 年提出的一种基于座头鲸鱼狩猎方法的元启发式算法。它成功应用于各种复杂的离散优化问题，如资源调度问题、建筑工地的工作流程规划、选址与路径规划和神经网络训练等。在算法改进和应用方面，闫旭等提出了混合随机量子鲸鱼优化算法求解 TSP 问题; 滕德云等把鲸鱼优化算法与拓
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2023-08-02 10:46:23
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# 鲸鱼优化算法与LSTM结合在Python中的应用
## 引言
在机器学习和深度学习领域，长短期记忆(shor-term memory, LSTM)网络是一种广泛应用于序列预测、时间序列分析以及自然语言处理的模型。然而，在训练这些模型时，选择合适的超参数和优化算法是至关重要的。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）作为一种新兴的群体智能优化算法，近
在进行鲸鱼优化算法在 Python 中的代码实现时，遇到了一些问题，该过程包括如何定位和解决这些问题，旨在帮助后续的开发和部署工作。
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在我们的项目中，鲸鱼优化算法（WOA）用于解决复杂的优化问题，如参数优化和特征选择。该算法通过模拟鲸鱼捕食行为达到全局优化，适用于大规模复杂的优化问题。随着业务需求的提高，性能瓶颈逐渐显现，影响了整体系统的响应时间与处理能力，导致用户体验下降。
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# Python鲸鱼优化算法概述
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种启发式优化算法，模拟了座头鲸的捕食行为。这种算法首次由Seyedali Mirjalili于2016年提出。鲸鱼优化算法因其简单有效在许多不同的领域中得到了广泛应用，如工程优化、机器学习和图像处理等。
## 座头鲸的捕食行为
座头鲸主要以小鱼、虾和其它海洋生物为食。在捕食
# 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）概述与Python实现
## 1. 引言
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种新兴的群体智能优化算法，于2016年由Seyedali Mirjalili提出。其灵感来源于座头鲸的捕食行为，通过模仿鲸鱼在海洋中觅食的过程，WOA可以有效地解决复杂的优化问题。本文将介绍WO
鲸鱼流程图最近儿子在学校学习巡线机器人，用的是《鲸鱼流程图》，此软件提供了两种界面，一种是流程图界面，与软件详细设计中的流程图有点像：双击任意流程节点，界面弹出该节点的属性信息，相当于参数设置：另外一种是积木界面（应当是基于 scratch 二次开发）：此软件需要配合鲸鱼机器人的硬件配合使用，学校购买了他们的开发板，没啥问题，个人就没办法用了。到了初中了依旧使用积木式编程，有点低效。最最关键的是，
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2023-10-31 16:57:39
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3.6 维护请购信息 采购人员针对品号管辖范围的已审核的请购单信息,进行采购前的询、比、议价作业,并做采购发单前最后相关信息的审核. （ 备注： 维护请购信息主要由采购部门作业） 备注：维护请购单信息不能新增作业， 它只是调已审未结束的请购单进行修改。在维护请购单信息单头除采购人员及请购部门可更改外其它都不能作修改； 在维护请购单信息单身可新增新的信息来对请购单分单， 也可在原有的信息中对采购数量
# 鯨鱼优化算法优化LSTM模型
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）是一种广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等任务的循环神经网络（RNN）变体。然而，LSTM的性能受许多因素的影响，其中超参数的选择尤为重要。鲸鱼优化算法（WOA）是一种新颖的群体智能优化算法，近年来被广泛应用于超参数调优。本文将探讨如何使用鲸鱼优化算法优化LSTM模型，并提供相关的代码示例。
## 1. 鲸鱼优化算法简
原创
2024-09-30 05:00:45
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# Python实现鲸鱼优化算法的科普文章
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种新兴的启发式优化算法，受座头鲸（humpback whale）在捕猎时的行为启发。该算法通过模拟鲸鱼的捕猎策略，能够有效地搜索最优解，广泛应用于函数优化、图像处理、机器学习等领域。本文将介绍WOA的基本原理以及如何使用Python实现该算法，并展示相应的代码示例。
# 改进鲸鱼优化算法的实现与步骤详解
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种新兴的智能优化算法，广泛应用于各类优化问题。相对传统的优化算法，其通过模拟座头鲸的捕食行为来寻找最优解。本文将指导你如何在Python中实现一个改进的鲸鱼优化算法，帮助你掌握这个技巧。
## 实施流程
在开始实施之前，我们首先列出改进鲸鱼优化算法的实施步骤。
| 步
# 鲸鱼优化算法及其在Python中的应用
## 简介
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种基于模拟鲸鱼行为的启发式优化算法。它模拟了鲸鱼群体中的社会行为和迁徙过程，通过搜索最优解来解决优化问题。鲸鱼优化算法具有简单易懂、易于实现，并且能够在相对较短的时间内收敛到全局最优解的优点，在许多优化问题中表现优异。
## 算法原理
鲸鱼优化算法的
原创
2023-09-18 10:20:43
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# 改进的鲸鱼优化算法（Improved Whale Optimization Algorithm）
## 引言
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于鲸鱼行为的优化算法，最初由Seyedali Mirjalili在2016年提出。该算法模拟了鲸鱼的集体行为和追踪技巧，用于解决各种优化问题。然而，原始的WOA算法存在一些不足之处，例如收敛速度较
原创
2023-11-02 12:09:18
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第一 章 鲸鱼优化算法算法介绍参考文献:Seyedali Mirjalili,Andrew Lewis. The Whale Optimization Algorithm[J]. Advances in Engineering Software,2016,95. 第二章 鲸鱼优化PID参数首先我们需要建立一个直流电机PID控制系统，WOA算法通过将系统上的误差作为
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2024-01-20 04:43:56
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鲸鱼优化算法(whaleoptimization algorithm, WOA)是群智能算法类型中的一种，通过模拟鲸鱼的行为方式，从而解决优化问题。本章将深入讨论鲸鱼优化算法的实现原理以及如何将算法应用于实际的优化问题中。本章主要涉及到的知识点有：算法介绍：包括算法的起源和工作原理。算法的主要过程：介绍其中的核心搜索行为和过程。算法的常用参数：帮助控制算法的优化效果。求解非线性函数的寻优问题：通过
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2023-10-26 21:15:59
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1.算法描述鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)[1]。鲸鱼优化算法(WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalili 等提出的一种新的群体智能优化算法，因算法简练易于实现，且对目标函数条件要求宽松，参数控制较少等种种优点受到一批又一批学者的亲睐，且经过不断的改进WOA已应用于许多领域。WOA算法设计的既精妙又富有特色，它源于对自然界中座
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2023-11-23 11:35:06
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