33-智能优化算法-白鲸优化算法

白鲸优化算法（Beluga Whale Optimization，BWO）是Zhong等人于2022年新提出的一种算法，用于求解优化问题。

BWO算法建立了探索、开发和落鲸的三个阶段，分别对应于伴泳、捕食和落鲸行为。

BWO中的平衡因子和落鲸概率具有自适应性，对控制勘探和开发能力具有重要作用。

此外，在开发阶段引入Levy飞行以增强全局收敛性。

使用30个基准函数，通过定性、定量和可扩展性分析，测试了所提出的BWO的有效性，并将统计结果与其他15种元启发式算法进行了比较。

根据测试结果，BWO是解决单峰和多峰优化问题的一种竞争算法，通过Friedman秩检验，在比较的元启发式算法中，BWO的总体秩在基准函数的可伸缩性分析中是第一位的。

最后，四个工程问题证明了BWO在解决复杂现实优化问题中的优点和潜力。

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