鲸鱼优化算法混合策略改进版

改进后的鲸鱼优化算法（WOA）挺不错，专门了原算法容易陷入局部最优的问题。通过引入正交拉丁超立方抽样（OLHS）来初始化种群，这样可以让解空间的分布更加均匀，加速了收敛。，算法还引入了动态权重机制，前期可以重点做全局探索，后期则局部开发，效率更高。而且，还加入了柯西变异策略，能够算法跳出局部最优，提升了全局搜索能力。实验结果也靠谱，改进后的算法在多个标准测试函数上表现出色，尤其是在复杂的多峰函数中优势。如果你在做优化算法的相关工作，尤其是机器学习模型训练，肯定会觉得这个方法实用，能显著提高算法的精度和稳定性。