woa专题

SCI二区|鲸鱼优化算法（WOA）原理及实现【附完整Matlab代码】

目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想 3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.背景 2016年，S Mirjalili受到自然界座头鲸社会行为启发，提出了鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）。 2.算法原理 WOA模拟了座头鲸的社会行为，主要包括包围猎物、随机搜索、螺旋捕猎阶段。 2.1算法思想包围猎物

SCI一区 | WOA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测（Matlab）

SCI一区 | WOA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测（Matlab）目录 SCI一区 | WOA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测（Matlab）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现WOA-BiTCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化双向时间

基于WOA鲸鱼优化的购售电收益与风险评估算法matlab仿真

目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 5.完整工程文件 1.课题概述基于WOA鲸鱼优化的购售电收益与风险评估算法.WOA优化算法是一种基于鲸鱼捕食过程的仿生优化算法，其包括鲸鱼行走觅食、鲸鱼包围以及鲸鱼螺旋捕食三个步骤。在WOA优化算法中，将售电公司的购售电收益风险计算公式作为WOA优化算法的目标函数，然后通过WOA的迭代

多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测

多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测目录多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍 Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测 1.data

WOA-SVM多变量回归预测|基于鲸鱼优化算法的支持向量机|Matalb

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：参数C：参数g（gamma）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼群算法)与SVM（支持向量机）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多

FJSP：鲸鱼优化算法WOA求解柔性作业车间调度问题（FJSP），提供MATLAB代码

一、柔性作业车间调度问题柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSP），是一种经典的组合优化问题。在FJSP问题中，有多个作业需要在多个机器上进行加工，每个作业由一系列工序组成，每个工序需要在特定的机器上完成。同时，每个机器一次只能处理一个工序，且每个工序的处理时间可能不同。 FJSP问题的目标是找到一个最优的作业调度方案，使得所有

时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解

时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解目录时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解（完整源码和数据) 1.利用鲸鱼优化算法优化vmd中的参数k、a，分解

回归预测 | Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测 | Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述 1.Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现WOA-BP鲸鱼

【LSSVM回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机WOA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 104期】

⛄一、运行结果 ⛄二、鲸鱼算法及LSSVM简介 1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。 1.1 灵感鲸鱼被认为是世界上最大的哺乳动物。一头成年鲸可以长达 30 米，重 180 吨。这种巨型哺乳动物有 7 种不同的主要物种，如虎鲸，小须鲸，鳁鲸，座头鲸，露脊

微电网优化：基于海象优化算法（Walrus Optimization Algorithm，WOA）的微电网优化（提供MATLAB代码）

一、微电网优化模型微电网是一个相对独立的本地化电力单元，用户现场的分布式发电可以支持用电需求。为此，您的微电网将接入、监控、预测和控制您本地的分布式能源系统，同时强化供电系统的弹性，保障您的用电更经济。您可以在连接到电网或断开电网连接状态下使用微电网。当电网停限电或用电成本过高时，微电网会自动响应。微电网控制系统可实现对发电、储电和用电的综合管理调度。与电网在集中式发电厂发电，然后沿着发-

SCI一区 | Matlab实现WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区 | Matlab实现WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测目录 SCI一区 | Matlab实现WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果

鲸鱼优化算法改进风储机组一次调频出力分配系数，以频率偏差最小为目标优化函数，结合鲸鱼算法WOA捕食过程，改进风储出力分配系数simulink与matlab联合

simulink与matlab联合风机模糊控制改善后的系统频率 simulink.采用风储联合数学模型

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络回归预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：鲸鱼优化算法（WOA）：双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包

【MATLAB】鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)回归预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义鲸鱼算法优化混合核极限学习机（WOA-HKELM）回归预测算法是一种结合鲸鱼优化算法和混合核极限学习机的混合算法。其原理主要包含以下几个步骤：初始化：设定鲸鱼群体的初始位置及速度，设定混合核极限学习机的初始参数。计算适应度：根据目标函数值计算每只鲸鱼的适应度，并根据适应度选择最优解。更新位置和速

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）预测效果基本描述模型描述程序设计参考资料预测效果基本描述

2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测

2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录 2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 Matlab基于WOA-LSSV

改进鲸鱼优化算法（E-WOA）和WOA跑CEC2017

改进鲸鱼优化算法（E-WOA）和WOA跑CEC2017 改进点包括： 1、池化机制 2、迁移搜索 3、优先选择的增强寻优机制改进策略提升现有鲸鱼优化(WOA)算法的性能。并在CEC2017测试集验证。可对比和二次开发，这些策略可推广到其它算法，该论文为中科院sci二区top论文，具有很大的参考价值。可代码复现、定制。部分实验结果如下：

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Ma

鲸鱼优化算法WOA改进预告

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的启发式优化算法。这个算法模拟了鲸鱼的觅食行为和社会行为，通过模拟这些行为来解决优化问题。以下是鲸鱼优化算法的一些关键特点和步骤：初始化阶段：首先，生成一个初始的鲸鱼群体，并为每个鲸鱼分配一个随机的位置。目标函数计算：对于每一只鲸鱼，计算其当前位置的目标函数值。迭代更

回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测目录回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 SMA+WOA+SFO-LSSVM回归预测基于黏菌算法+鲸鱼算法+向日葵算法优化LSSVM回归预测其中包含三种改进模型和原始模型对比

CEC2013（python）：六种算法（RFO、PSO、CSO、WOA、DBO、ABC）求解CEC2013

一、六种算法简介 1、红狐优化算法RFO 2、粒子群优化算法PSO 3、鸡群优化算法CSO 4、鲸鱼优化算法WOA 5、蜣螂优化算法DBO 6、人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）二、6种算法求解CEC2013 （1）CEC2013简介参考文献： [1] Liang J J , Qu B Y , Sugantha

CEC2013（python）：六种算法（RFO、PSO、CSO、WOA、DBO、ABC）求解CEC2013

一、六种算法简介 1、红狐优化算法RFO 2、粒子群优化算法PSO 3、鸡群优化算法CSO 4、鲸鱼优化算法WOA 5、蜣螂优化算法DBO 6、人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）二、6种算法求解CEC2013 （1）CEC2013简介参考文献： [1] Liang J J , Qu B Y , Sugantha

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍 MATLAB实现WOA-CNN

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍 MATLAB实现WOA-CNN

CEC2013（python）：五种算法（RFO、WOA、GWO、DBO、HHO）求解CEC2013（python代码）

一、五种算法简介 1、红狐优化算法RFO 2、鲸鱼优化算法WOA 3、灰狼优化算法GWO 4、蜣螂优化算法DBO 5、哈里斯鹰优化算法HHO 二、5种算法求解CEC2013 （1）CEC2013简介参考文献： [1] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N , et al. Problem Definitions and Evaluatio

python：五种算法（SSA、WOA、GWO、PSO、GA）求解23个测试函数（python代码）

一、五种算法简介 1、麻雀搜索算法SSA 2、鲸鱼优化算法WOA 3、灰狼优化算法GWO 4、粒子群优化算法PSO 5、遗传算法GA 二、5种算法求解23个函数（1）23个函数简介参考文献： [1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on