多策略融合：MWOA鲸鱼优化算法与其他最新算法比较的革新与效率改进案例研究,《基于多策略改进的鲸鱼优化算法（MWOA）的最新研究与应用-与三种变体及2024年新算法的比较研究》,多策略改进的鲸鱼优化
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多策略融合：MWOA鲸鱼优化算法与其他最新算法比较的革新与效率改进案例研究,《基于多策略改进的鲸鱼优化算法（MWOA）的最新研究与应用——与三种变体及2024年新算法的比较研究》,多策略改进的鲸鱼优化算法（MWOA），与其他三种变体和几种2024最新算法比较，策略都是很新颖的策略，可以直接写了发文章，并且没有增加复杂度上改进效果 ,MWOA;变体算法;2024最新算法;策略新颖;复杂度未增加;改进效果显著,"多策略改进MWOA算法：与多种变体及2024新算法比较展示优越性"
多策略改进的鲸鱼优化算法（MWOA）与前沿算法的比较研究
一、引言
在当代优化问题中，智能算法越来越受到关注，它们具有解决复杂问题的潜力。其中，鲸鱼优化算法
（WOA）作为一种新兴的群智能优化算法，已经展现出其强大的性能。本文将介绍一种多策略改进的
鲸鱼优化算法（MWOA），并与其他三种变体以及几种 2024 年最新的算法进行比较，以展示其新颖的
策略和改进效果。
二、鲸鱼优化算法（WOA）概述
鲸鱼优化算法是一种基于自然界的鲸鱼群游行为而设计的优化算法。它通过模拟鲸鱼的游动、捕食等
行为，在搜索空间中寻找最优解。然而，原始的 WOA 算法在某些复杂问题上可能存在收敛速度慢、易
陷入局部最优等问题。
三、多策略改进的鲸鱼优化算法（MWOA）
为了解决上述问题，我们提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法（MWOA）。该算法结合了多种新颖的
策略，旨在提高算法的搜索能力和收敛速度，同时不增加算法的复杂度。具体策略包括：
1. 动态调整搜索范围策略：根据搜索过程和目标函数的特性，动态调整搜索范围，以提高搜索效率
。
2. 多种游动模式策略：引入多种鲸鱼的游动模式，使算法在搜索过程中具有更强的灵活性。
3. 局部搜索与全局搜索结合策略：在搜索过程中，结合局部搜索和全局搜索，以平衡算法的局部寻
优能力和全局寻优能力。
4. 自适应学习策略：根据历史搜索信息，自适应地调整算法参数，以提高算法的适应性和鲁棒性。
四、与其他算法的比较
为了验证 MWOA 算法的性能，我们将其与其他三种变体的 WOA 算法以及几种 2024 年最新的算法进行
比较。这些算法包括：改进的 WOA1、改进的 WOA2、改进的 WOA3 以及最新的一些智能优化算法如遗
传算法、蚁群算法等。
我们选择了多个典型的测试函数进行实验，包括单峰函数、多峰函数以及一些复杂的实际问题。实验
结果表明，MWOA 算法在大多数测试函数上均取得了较好的性能，其收敛速度和寻优能力均有所提高
。与其他算法相比，MWOA 算法在解决复杂问题时具有更高的稳定性和鲁棒性。
五、结论
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