代码原理
鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA）是一种基于仿生学原理的启发式优化算法，它模拟了鱼鹰觅食的行为，通过调整搜索空间中的个体位置来优化目标函数。
鱼鹰优化算法可参考：鱼鹰优化算法(Osprey optimization algorithm,OOA)在优化VMD参数分解层数K和二次惩罚系数时，可以采用以下步骤：
1. **初始化参数**：设置优化算法的参数，包括种群大小、迭代次数、搜索空间范围等。
2. **编码解空间**：将VMD参数分解层数K和二次惩罚系数编码成可优化的变量。
3. **定义适应度函数**：将待优化的目标函数定义为适应度函数，该函数需要考虑以下四个指标的极小值：
- (1) 各IMF分量的排列熵极小值
- (2) 各IMF分量的最小包络熵极小值
- (3) 各IMF分量的信息熵极小值
- (4) 各IMF分量的样本熵极小值
4. **实现鱼鹰优化算法**：编写代码实现鱼鹰优化算法，包括个体的初始化、选择、交叉、变异等操作。
5. **迭代优化**：在每一代中，根据鱼鹰优化算法的策略，更新个体的位置，并计算适应度函数值。
6. **终止条件**：当达到设定的迭代次数或满足一定的停止条件时，结束优化过程。
7. **输出结果**：输出优化得到的VMD参数分解层数K和二次惩罚系数，以及对应的各指标极小值。
需要注意的是，实现过程中应当考虑算法的收敛性和稳定性，可能需要进行参数调优和多次试验以获得较好的优化结果。
代码效果图
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