多种群鲸鱼算法化合物水溶性预测【附代码】

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（1）基于粒子群算法与鲸鱼优化算法的双种群协同优化策略

针对传统鲸鱼优化算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的问题，本研究提出了一种融合粒子群算法与鲸鱼优化算法的双种群协同优化策略。该策略的核心思想是将整个种群划分为两个功能互补的子种群，其中粒子群算法子种群负责局部开发任务，而鲸鱼优化算法子种群则承担全局探索任务。在算法迭代过程中，两个子种群各自独立进行位置更新和适应度评估，但通过精心设计的信息交换机制实现协同进化。具体而言，每隔一定的迭代周期，两个子种群会相互交换各自种群中适应度最优的若干个体，这种精英个体的交换策略能够有效促进优质解信息在整个种群中的传播和共享。粒子群算法子种群利用其优秀的局部搜索能力对有潜力的解空间区域进行深度挖掘，而鲸鱼优化算法子种群则凭借其独特的螺旋包围机制和随机搜索机制保持对整个解空间的广泛探索。这种分工协作的方式能够在探索与开发之间取得良好的平衡，既避免了算法过早收敛到局部最优，又保证了算法具有较快的收敛速度。在参数设置方面，粒子群算法子种群采用线性递减的惯性权重策略，使其在迭代前期具有较强的全局搜索能力，而在迭代后期则更注重局部精细搜索。鲸鱼优化算法子种群则根据收敛因子的变化动态调整包围猎物和螺旋更新两种行为的比例，确保算法在不同阶段都能发挥最佳性能。通过在标准测试函数集上的大量实验验证，该双种群协同优化策略相比于单一的粒子群算法和鲸鱼优化算法在寻优精度和收敛速度方面均有显著提升，特别是在处理高维多峰函数时表现出明显的优势。

（2）多种群协同进化的鲸鱼优化算法设计与实现

为了进一步提高鲸鱼优化算法的优化性能，本研究设计了一种基于多种群协同进化机制的改进鲸鱼优化算法。该算法的核心创新在于将原始种群按照特定规则划分为三个具有不同功能定位的子种群，分别命名为探索种群、开发种群和精英种群。探索种群负责在解空间中进行大范围的随机搜索，以发现潜在的优质解区域；开发种群专注于对已发现的有潜力区域进行精细化搜索，提取局部最优解；精英种群则保存历史最优个体，为其他种群提供引导方向。三个子种群之间通过精心设计的协同进化机制进行信息共享和协作优化。在每次迭代结束后，算法会对三个子种群的个体进行综合评估和重新分配，根据个体的适应度值和分布特征动态调整其所属种群。这种动态种群划分策略能够有效维持种群的多样性，防止所有个体过早聚集到同一区域。同时，本研究还引入了一种新颖的种群间信息传递机制，精英种群中的优秀个体会定期向探索种群和开发种群传递位置信息，引导这两个种群向更有潜力的方向进化。为了防止精英种群陷入停滞状态，算法还设计了精英种群的更新策略，当精英种群连续若干代没有产生更优解时，会从探索种群中选取具有较大差异性的个体替换部分精英个体，以注入新的遗传信息。在位置更新公式方面，本研究对传统鲸鱼优化算法的螺旋更新方程进行了改进，引入了自适应步长因子，使得算法在迭代前期采用较大的搜索步长以快速定位最优区域，在迭代后期则采用较小的步长以提高解的精度。

（3）基于旁心学习机制与自适应高斯变异的鲸鱼优化算法

本研究进一步提出了一种融合旁心学习机制与自适应高斯变异策略的改进鲸鱼优化算法，该算法在解决复杂优化问题时展现出卓越的性能。旁心学习机制的设计灵感来源于几何学中三角形旁心的概念，其核心思想是利用种群中多个优秀个体的位置信息构造一个虚拟的引导点，引导当前个体向更优方向移动。具体实现时，算法从当前种群中选取适应度排名前列的若干个体，通过加权平均的方式计算出旁心位置，然后将该旁心位置作为当前个体更新的参考方向。与传统的仅向最优个体学习的策略相比，旁心学习机制能够综合利用多个优秀个体的信息，避免了因单一引导方向而导致的早熟收敛问题。

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