针对标准WOA 算法初始种群分布不均、收敛速度较慢、全局搜索能力弱且易陷入局部最优等问题，提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先，采用 Sobol 序列初始化种群以使初始解在解空间分布更均匀；然后，通过非线性时变因子和惯性权重平衡并提高全局搜索及局部开发能力， 并结合随机性学习策略增加迭代过程中种群的多样性； 最后，引入柯西变异提升算法跳出局部最优的能力。仿真结果表明，基于混合策略改进的鲸鱼优化算法在寻优精度及收敛速度上均有明显提升。 资源包括：matlab代码+原文献+仿真结果图