增强型鲸鱼优化算法（Enhanced Whale Optimization Algorithm，EWOA）是Mohammad H. Nadimi-Shahraki等人于2022年提出的一种改进算法。由于标准的鲸鱼优化算法及其它的改进算法都存在种群多样性低和搜索策略差的问题，因此引入有效的策略来缓解鲸鱼优化算法的这些核心缺点，特别是处理特征选择问题。基于以上问题，Mohammad等人提出一种增强型鲸鱼优化算法，该算法使用了一种池机制(pooling mechanism)和三种有效的搜索策略，即迁移(migrating)、优先选择(preferential selecting)和密集环绕猎物(enriched encircling prey)。最后对EWOA的性能进行了评估，并与已知的WOA变体进行了比较，以解决全局优化问题，获得的结果证明，E-WOA优于标准的WOA及其变体。

鲸鱼优化算法详见博文 MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】鲸鱼优化算法-WOA(附matlab和python代码)