一、背景介绍
近期，我们针对鲸鱼优化算法进行了深度融合多策略改进，旨在提升算法的性能和适用性。本文将围绕一段后续将详细说明的改进内容，与鲸鱼算法、灰狼算法、麻雀算法以及北方苍鹰算法在特定条件下的运行效果进行比较。特别指出，在初始种群为30、独立运行次数为30的条件下，迭代了500次进行了技术比较。
二、改进概述
为了进一步提高鲸鱼优化算法的性能，我们在算法优化方面做了诸多改进。其中主要采用了以下多策略改进方法：
1. 参数融合：融合了多种策略改进方法，结合实际应用需求和性能优化目标。
2. 针对特定函数波形特点进行参数调整：通过对23种测试函数的波形特点进行分析，有针对性地调整了部分参数，以达到更好的优化效果。
三、运行效果与比较
1. 与同类算法比较效果
我们与鲸鱼算法、灰狼算法、麻雀算法以及北方苍鹰算法在初始种群为30、独立运行次数为30的条件下进行了技术比较。通过观察和分析实验结果，我们发现这些算法在不同问题上表现出不同的性能，各有优劣。
通过具体的数据和图表展示，我们可以看到以下运行效果：
– 在收敛速度和寻优精度方面，IWOA算法均表现出较好的性能。
– 与同类算法相比，IWOA在处理特定函数波形特点时效果更佳。
2. F4效果对比图展示
为了进一步说明IWOA的效果，我们提供了F4效果对比图。从图中可以看出，在不同参数组合下，IWOA的效果有较大提升。其中，只改了一个参数后，效果有了很大提升，见到了明显的改善。
四、测试函数与波形分析
为了更好地理解IWOA在不同测试函数上的表现，我们提供了23种测试函数的波形图和对应测试结果。这些测试函数具有不同的波形特点，包括收敛速度、寻优精度等。通过波形图我们可以直观地看到不同函数的特点和优化效果。
五、优化空间与展望
对于IWOA的优化空间，我们仍在持续探索和研究。未来可以针对不同应用场景和需求，对参数进行更深入的研究和优化。同时，我们也计划对更多的测试函数进行测试和分析，以进一步验证IWOA的性能和适用性。
六、结论
总的来说，改进鲸鱼优化算法在特定条件下表现出了较好的性能和适用性。特别是在处理特定函数波形特点时效果更佳。虽然仍有很大优化空间，但通过进一步的优化和研究，我们可以期待IWOA在更多领域和问题上展现出更好的性能和效果。
