鲸鱼优化算法(WOA),称为小说自然群优化算法,说明优势在处理全球连续优化问题。然而,它的性能恶化,当应用于大规模复杂问题由于迅速增加巨大的计算任务所需的执行时间。基于交互在人口,WOA自然是适合并行性,促使一种有效的方法来减轻顺序WOA的缺点。在这篇文章中,现场可编程门阵列(FPGA)作为一个加速器,的高级综合利用开放计算语言(OpenCL)作为异构soc的通用编程范式。平台之上,小说并行框架WOA名叫PWOA。拟议的框架包括两个可行的并行模型称为部分平行和all-FPGA平行,分别。实验是由CPU上执行WOA和PWOA OpenCL-based FPGA异构平台,解决十个著名的基准函数。与此同时,其他两种经典算法包括粒子群优化(PSO)和竞争群优化器(方案)是采用比较。数值结果表明,该方法实现了一个有前途的计算性能加上高效优化相对大规模复杂问题。