蚁狮算法matlab代码

蚁狮算法（Antlion Optimizer, ALO）是一种新型的优化算法，其灵感来源于蚂蚁和蚁狮的捕猎行为。该算法通过模拟蚂蚁的觅食行为和蚁狮的捕猎行为，实现全局优化。ALO在许多实际问题中已经得到了成功应用，如神经网络、数据挖掘、图像处理等领域。

以下是蚁狮算法的MATLAB代码示例：

function [Best_score,Best_pos,cg_curve]=ALO(N,max_iter,lb,ub,dim,fobj)
% 参数说明：
% N: 种群数量
% max_iter: 最大迭代次数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% dim: 变量维度
% fobj: 目标函数

%% 初始化
% 初始化种群位置和速度
X=initialization(N,dim,ub,lb);
V=0.1*X;
Best_pos=zeros(1,dim);
Best_score=inf;
cg_curve=zeros(1,max_iter);

% 初始化种群信息素浓度
tau_max=1;
tau_min=0.01;
tau=tau_max*ones(N,dim);

%% 主循环
for t=1:max_iter
    % 更新信息素浓度
    [fitness,idx]=min(fobj(X));
    if fitness<Best_score
        Best_score=fitness;
        Best_pos=X(idx,:);
    end
    if t>1
        tau=update_pheromone(tau,X,Best_pos);
    end
    
    % 更新速度和位置
    V=V+update_velocity(X,V,Best_pos,tau);
    X=X+V;
    
    % 边界处理
    X=X.*(X>=lb & X<=ub)+lb.*(X<lb)+ub.*(X>ub);
    
    % 记录迭代过程
    cg_curve(t)=Best_score;
end

end

function X=initialization(N,dim,ub,lb)
% 种群初始化函数
X=rand(N,dim).*(ub-lb)+lb;
end

function tau=update_pheromone(tau,X,Best_pos)
% 信息素浓度更新函数
N=size(X,1);
dim=size(X,2);
q0=0.95; % 挥发因子
c_max=1; % 最大信息素浓度
c_min=0.01; % 最小信息素浓度

for i=1:N
    for j=1:dim
        if X(i,j)==Best_pos(j)
            tau(i,j)=q0*tau(i,j)+(1-q0)*c_max;
        else
            tau(i,j)=(1-q0)*tau(i,j)+q0*c_min;
        end
    end
end

end

function V=update_velocity(X,V,Best_pos,tau)
% 速度更新函数
N=size(X,1);
dim=size(X,2);
w=0.5; % 惯性权重因子
c1=1; % 个体学习因子
c2=2; % 全局学习因子

for i=1:N
    for j=1:dim
        r=rand(); % 随机数，用于选择个体或全局最优解进行学习
        if r<0.5 % 选择个体最优解进行学习
            V(i,j)=w*V(i,j)+c1*rand()*(Best_pos(j)-X(i,j))*tau(i,j);
        else % 选择全局最优解进行学习
            [~,idx]=min(fobj(X));
            V(i,j)=w*V(i,j)+c2*rand()*(X(idx,j)-X(i,j))*tau(i,j);
        end
    end
end

end