本文主要是介绍MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】野马优化算法(WHO)（附MATLAB和Python源码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言
野马优化算法（Wild Horse Optimizer,WHO）是Iraj Naruei等人于2021年提出的一种新颖的智能优化算法。它的灵感来自于野马的社会生活行为。马通常成群生活，包括一匹种马和几匹母马和小马驹。野马表现出多种行为，例如放牧、追逐、支配、领导和交配行为。该算法在CEC2017和CEC2019等多组测试函数上进行了测试，并与流行的和新的优化方法进行了比较。结果表明，与其他算法相比，该算法具有很强的竞争力，可应用于工程优化问题。
野马优化算法的主要步骤如下：
1.创建初始野马种群，形成马群和选择领导者；
2.马的放牧和交配；
3.领导和领导团队；
4.领导者的交流和选择；
5.保存最好的解决方案。
算法原理
算法思想
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