引言

本期介绍了一种基于座头鲸协同迁移行为的创新生物启发式优化方法——鲸鱼迁徙优化算法Whale Migration Algorithm，WMA。该算法于2025年3月最新发表在期刊 Results in Engineering

在本节中，我们概述了开发鲸鱼迁移算法（WMA）的过程，并解释了受自然启发的算法背后的结构和原理。开发一种元启发式算法，模拟座头鲸的集体和同步迁移模式，特别是它们的季节性迁移习惯。为了我们论文的目的而进行的分析也可能有助于填补关于鲸鱼从北极和南极迁徙到热带交配和生育的时间和机制的知识空白。

1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化

2. 迁徙鲸鱼在海洋中的当前位置。在每一群迁徙鲸鱼中，经验更丰富、位置知识更优越、目标函数值更高的个体会引导和指导群体，带领其他鲸鱼前往目的地。Wmean平均值等于现NL领导的平均值

3. 缺乏经验的鲸鱼（幼鲸）向最近的邻居移动。假设所有种群成员（鲸鱼）按照适应度值（或目标函数值）和/或它们的位置（或鲸鱼的经验值）降序排序。

4. 经验不足的鲸鱼用户由经验丰富的鲸鱼用户（领导者）指导。如果Wmean和Wbest之间的距离和开始变短，整群经验丰富的鲸鱼正在靠近． 当然，在这种情况下，经验不足的鲸鱼（幼鲸）也必须开始朝着矢量给出的相同方向移动。

5.由更有经验的鲸鱼或领导者发现和搜索新领域：在一群迁徙的鲸鱼中，经验更丰富的个体，被称为领导者，负责识别和选择到达目的地的最佳路线。

WMA伪代码：

原文作者通过CEC-2005、CEC-2014和CEC-2017优化问题以及一些限制性工程问题，对该算法的性能进行了细致的评估，相对于PSO、WOA和GWO等主流优化技术，该算法表现出更高的准确性、鲁棒性和收敛速度。这些发现证实了WMA是解决多个领域复杂优化挑战的有效工具。

参考文献

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完整代码

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