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内容介绍
一、研究背景与主题引入
随着建筑声学和通风技术的不断发展，声学通风超表面作为一种新型功能材料，在建筑节能、噪声控制及室内环境优化等领域展现出巨大潜力。然而，声学通风超表面的设计涉及多物理场耦合、多目标优化等复杂问题，传统优化算法在处理此类问题时易陷入局部最优解，导致设计效率低下。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）作为一种基于群体智能的优化算法，因其全局搜索能力强、收敛速度快等优点，在工程优化领域得到广泛应用。但标准WOA在处理复杂优化问题时仍存在易早熟、后期收敛速度慢等问题。因此，本研究提出增强鲸鱼优化算法（Enhanced Whale Optimization Algorithm, EWOA），通过引入动态非线性权重、Levy飞行策略、柯西变异和差分进化等改进策略，提升算法的全局搜索能力和局部开发能力，并将其应用于声学通风超表面的优化设计中，以期实现高效、精准的设计优化。
二、理论基础与文献综述
2.1 鲸鱼优化算法原理
WOA模拟座头鲸的捕食行为，通过气泡网攻击策略实现全局搜索和局部开发。算法主要包括包围猎物、气泡网攻击和搜索猎物三个阶段，通过调整螺旋位置和收缩因子实现搜索空间的探索与利用。
2.2 声学通风超表面设计原理
声学通风超表面是一种周期性排列的微结构表面，通过调控声波的传播路径和通风性能，实现声学与通风功能的协同优化。其设计涉及声学阻抗匹配、通风效率提升及结构强度保证等多目标优化问题。
2.3 现有研究不足
前人在声学通风超表面优化设计中多采用遗传算法、粒子群优化等传统算法，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。尽管部分研究尝试将WOA应用于声学优化，但未针对算法本身进行改进，导致优化效果有限。
2.4 本研究定位
本研究旨在通过改进WOA，提出EWOA算法，并将其应用于声学通风超表面的多目标优化设计中，解决现有算法在处理复杂优化问题时的不足，提升设计效率和优化精度。
三、研究方法与数据来源
3.1 EWOA算法设计
动态非线性权重
：引入随迭代次数动态变化的非线性权重，平衡全局搜索与局部开发能力。
Levy飞行策略
：在搜索猎物阶段引入Levy飞行，增强算法的全局探索能力，避免陷入局部最优。
柯西变异
：对最优解进行柯西变异，增加种群多样性，提升算法跳出局部最优的能力。
差分进化
：结合差分进化算子，通过差分向量引导搜索方向，加速收敛速度。
2.1 动态非线性权重：让算法 “先探索，后深耕”
原始的鲸鱼优化算法（WOA）采用线性权重策略，这种方式在算法的全局探索和局部开发能力平衡上存在明显缺陷。在算法开始阶段，线性权重无法使算法充分探索解空间，容易遗漏潜在的最优解；而在后期，又不能很好地聚焦于局部最优解的挖掘，导致收敛速度慢且精度不高。
针对这一问题，EWOA 提出了动态非线性权重策略。该策略的设计逻辑精妙之处在于，权重系数会随着迭代次数呈现非线性变化。在算法迭代的前期，权重较大，这使得鲸鱼个体在搜索时具有较大的步长，能够在更广阔的解空间中进行探索，尽可能地挖掘出潜在的最优解。就像一个探险家在一片未知的森林中，前期需要大步探索各个角落，寻找可能的宝藏地点。
随着迭代次数的增加，权重逐渐减小，鲸鱼个体的搜索步长也随之变小。此时，算法进入局部开发阶段，能够更精准地围绕当前找到的较优解进行深耕，不断优化解的质量，提高收敛精度。这就如同探险家在确定了宝藏可能的大致区域后，开始仔细地搜索每一寸土地，确保不会错过真正的宝藏。这种动态非线性权重策略，极大地提升了算法适配超表面多参数优化的灵活性，使其能够在不同阶段发挥出最佳的搜索性能。
2.2 Levy 飞行策略：跳出局部最优的 “突围利器”
Levy 飞行是一种具有随机游走特性的策略，其独特之处在于能够产生长步长的随机跳跃。在 EWOA 中，Levy 飞行策略成为了跳出局部最优的关键 “突围利器”。
当 EWOA 算法在迭代过程中陷入停滞，也就是可能陷入局部最优解时，Levy 飞行策略开始发挥作用。算法通过 Levy 飞行，让鲸鱼个体进行长步长的随机跳跃，从而跳出当前的局部最优区域，进入到新的搜索空间。这就好比一个人在迷宫中走到了一个死胡同，Levy 飞行就像是给他提供了一个可以瞬间穿越到其他区域的能力，让他有机会找到真正的出口。
在声学通风超表面的优化设计中，超表面的结构参数众多，解空间非常复杂，很容易陷入局部最优。Levy 飞行策略使得 EWOA 能够在这样复杂的解空间中，不断拓展搜索范围，为超表面结构参数找到更优的组合。通过这种方式，有效规避了传统 WOA 易陷入局部最优的弊端，大大提高了算法找到全局最优解的概率。
2.3 柯西变异差分进化：给种群注入 “创新活力”
柯西变异和差分进化的结合，为 EWOA 的种群更新方式带来了革命性的优化。柯西变异是一种基于柯西分布的扰动机制，它能够对个体进行较大幅度的变异，增加种群的多样性。差分进化则是通过对种群中个体的差异进行计算和操作，实现种群的进化，具有很强的全局搜索能力。
在 EWOA 中，首先对最优个体进行柯西变异。这就像是给表现最优秀的学生提供了一种全新的思维方式，让他能够突破原有的局限，探索更多的可能性。通过柯西变异，最优个体的位置发生了较大的变化，从而增加了种群的多样性，避免了算法陷入局部最优。
然后，利用差分进化算子对变异后的个体进行处理。差分进化算子通过对种群中不同个体之间的差异进行计算，生成新的个体，使得种群不断向更优的方向进化。在这个过程中，每个个体都在不断地学习和借鉴其他个体的优点，从而提升自己的性能。
通过柯西变异差分进化的协同作用，EWOA 实现了算法收敛速度与优化精度的双重提升。在声学通风超表面的优化过程中，这种创新的种群更新方式能够更快地找到满足通风和声学性能要求的最优参数组合，为超表面的设计提供了更强大的技术支持。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%_%
%_%
% This function initialize the first population of search agents
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
end
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
