WOA算法是2016年提出的一个比较新的优化算法，主要是用来优化各种算法中的参数，在实际问题中也有很大用处，其主要是通过优化参数的方法实现算法的最优解，在实际应用中有比较不错的效果，这里上传的是C++实现的WOA代码，方便大家的运用。

台湾大学林智仁 (Lin Chih-Jen) 教授等开发设计的 libsvm 工具箱提供了SVDD算法的MATLAB接口，其中两个关键参数 c 和 g 直接影响SVDD的单值分类结果。 该代码通过引入鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA），实现对 libsvm 工具箱中的SVDD算法的参数优化，给出两个实例代码： 1. libsvm 工具箱提供的heart_scale data 2. 工业过程数据 WOA的具体描述可以参考以下文献： （1）Mirjal

鲸鱼优化(Whale Optimization Algorithm, WOA)算法是澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili 等于2016年提出的一种新型的群体智能优化方法，它的思想来源于海洋中座头鲸独有的特殊捕食行为，算法通过鲸鱼包围、气泡攻击猎物等过程实现优化搜索目的。该算法具有原理简单、操作简易，易于实现，需调整的参数少及鲁棒性强等特点。在函数优化方面，WOA 算法在求解精度和稳定性上要明显优于粒子群（PSO）、差分进化（DE）和 引力搜索（GSA）等算法。同时WOA 算法在许多领域得到了