鲸鱼优化算法是一种新的优化算法，它可以用于优化 PID 控制器的参数。具体
优化方法如下：
1. 确定优化目标：比如在控制系统中，我们需要使得系统的稳定性、响应速度和
误差都达到最优状态。
2. 确定 PID 控制器的参数范围：我们需要确定 PID 控制器参数的范围，例如比例
系数 Kp、积分系数 Ki 和微分系数 Kd 的范围。
3. 设计适应度函数：适应度函数用于评估每个控制器参数组合的好坏程度。通常
情况下，适应度函数可以选择系统的响应速度、稳定性和误差等指标。
4. 初始化鲸鱼种群：鲸鱼优化算法是一种群体算法，需要初始化一个鲸鱼种群，
并随机生成初始的 PID 控制器参数组合。
5. 计算每个鲸鱼的适应度值：通过将每个鲸鱼的 PID 控制器参数组合代入系统模
型中，计算出每个鲸鱼的适应度值。
6. 更新鲸鱼种群：根据每个鲸鱼的适应度值，使用鲸鱼优化算法更新鲸鱼种群，
并生成新的 PID 控制器参数组合。
7. 判断终止条件：当达到预设的最大迭代次数或当适应度函数的值达到预设的最
小值时，停止迭代。
8. 输出最优 PID 控制器参数：最终输出具有最优适应度值的 PID 控制器参数组
合，用于控制系统的实际控制。
需要注意的是，在使用鲸鱼优化算法优化 PID 控制器参数时，需要根据具体的
控制系统和优化目标进行调整。
