鲸鱼优化算法的发展历程与核心原理探讨

# 鲸鱼优化算法
- 发展历程
  - 2016年
    - 算法诞生
      - 提出者：Mirjalili和Lewis
      - 灵感来源：座头鲸气泡网捕食策略
      - 重要论文：《Advances in Engineering Software》
  - 2017-2019年
    - 基础改进阶段
      - 参数改进
        - 收敛因子动态调整
      - 混合策略
        - 引入Lévy飞行
      - 应用拓展
        - 工程优化问题求解
  - 2020-2022年
    - 多元融合阶段
      - 混沌映射
        - Tent映射用于初始化
      - 社会学习
        - 邻域信息共享机制
      - 多目标优化
        - 非支配排序变体应用
  - 2023至今
    - 智能化发展阶段
      - 深度强化学习融合
      - 量子计算优化变体
      - 跨学科应用爆发
- 核心原理
  - 生物行为模拟
    - 包围猎物
      - 收缩环绕机制
    - 气泡攻击
      - 螺旋更新方程
        - $$X_{t+1} = D' \\cdot e^{bl} \\cdot \\cos(2\\pi l) + X_t^*$$
    - 随机搜索
      - 全局探索策略
  - 算法流程
    - 初始化
      - 随机鲸群位置
    - 参数设置
      - a, A, C, l
    - 位置更新
      - 包围猎物 (|A|<1)
      - 气泡攻击 (p<0.5)
      - 随机搜索 (|A|≥1)
    - 收敛机制
      - a值线性递减
  - 数学模型
    - 距离向量
      - D=|CX^*-X|
    - 位置更新
      - X(t+1)=X^*-A·D (包围)
      - X(t+1)=D'·e^{bl}·cos(2πl)+X^* (气泡)
    - 控制参数
      - A=2a·r-a
      - C=2r
      - a=2-2t/T_max
- 改进方向
  - 参数优化
    - 非线性收敛因子
      - 正弦衰减
      - 指数衰减
    - 自适应权重
      - 惯性权重动态调整
    - 精英保留策略
      - 最优解保护机制
  - 策略融合
    - 混沌映射
      - Tent初始化
      - Logistic初始化
    - 量子计算
      - 量子位编码策略
    - 强化学习
      - Q学习参数自适应
  - 混合变体
    - EWOA
      - 精英反向学习
    - TELWOA
      - Lévy飞行与混沌映射结合
    - QINWOA
      - 二次插值优化
    - MSWOA
      - 多群体协作
  - 性能提升
    - 收敛速度
      - 社会学习机制提升
    - 全局搜索
      - 随机扩散策略
    - 局部逃逸
      - 柯西变异扰动
- 应用领域
  - 工业工程
    - 船舶装配工艺优化
    - 机械臂轨迹规划
    - 焊接参数优化
  - 能源系统
    - 光伏阵列最大功率追踪
    - 微电网经济调度
    - 碳交易机制优化
  - 资源管理
    - 多水库联合调度
    - 水资源配置优化
    - 农业灌溉决策
  - 人工智能
    - 神经网络超参数调优
    - 特征选择优化
    - 深度学习结构搜索
  - 测量技术
    - 激光散射颗粒反演
    - 传感器网络部署
    - 图像分割阈值优化