蚁狮算法在经济调度问题中的应用及附带的MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

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本文介绍了蚁狮算法在经济调度问题中的应用，通过模拟蚁狮觅食行为来优化资源分配。文章提供了MATLAB代码示例，展示如何使用蚁狮算法求解最小化问题，并提示读者可以根据实际需求调整目标函数和约束条件。

蚁狮算法在经济调度问题中的应用及附带的MATLAB代码

蚁狮算法（Antlion Optimization Algorithm）是一种基于仿生学原理的优化算法，最初由Mirjalili等人在2015年提出。该算法结合了蚁群算法和狮群算法的特点，通过模拟蚁狮的觅食行为来解决优化问题。本文将介绍如何使用蚁狮算法来解决经济调度问题，并提供相应的MATLAB代码实现。

经济调度问题是在有限资源下对经济活动进行合理安排和调度的问题。例如，在生产调度中，我们需要有效地分配有限的资源（如机器、工人等），以最大化产量或利润。蚁狮算法可以用于优化这类问题，找到最优的资源分配方案。

以下是使用MATLAB实现蚁狮算法求解经济调度问题的代码：

function [bestSolution, bestFitness] = antlion_optimization(numAntlions, numIterations

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机器学习实战应用案例100篇（二）-蚁狮优化算法从原理到实战应用案例

wenyusuran的专栏

04-30

1257

蚁狮优化算法(原理) 1 简介蚁狮(Antlions，蚁蛉)属于蚁蛉科和神经翅目(网翅昆虫)。蚁狮的生命周期包括两个主要阶段：幼虫和成虫。自然的总寿命可达3年，主要发生在幼虫(成虫期只有3 - 5周)。蚁狮在茧中蜕变成蚁狮。它们主要以幼虫为食，成年期是为了繁殖。它们的名字来源于它们独特的捕猎行为和它们最喜欢的猎物。蚁狮幼虫沿着圆形的路径在沙子中挖一个圆锥形的坑，然后用它巨大的下巴将沙子扔出去。下图(a)显示了几个不同大小的锥形凹坑。挖好陷阱后，幼虫就会藏在圆锥体底部(作为坐等捕食者)，等待

「深度学习之优化算法」（十九）蚁狮算法

quanzhan_King的博客

09-19

1120

蚁狮算法(Ant Lion Optimization)是根据蚁狮挖制漏斗状陷阱进行捕食蚂蚁的过程提出的优化算法。算法提出于2015年（2014年末），也是一个比较新的算法，不过好像相关的论文也比较多了。算法的过程和操作步骤比较简单，算法的效果却出乎意料的好，不过算法的实现与蚁狮的行为不是很匹配，但这也不会影响我们的理解。　　蚁狮算法中，每个蚁狮以及蚂蚁的位置表示解空间中的一个可行解。蚂蚁在选择一个蚁狮，在其陷阱范围内进行随机游走（random walk）。蚁狮会吃掉陷阱范围内位置最优的个体（取代其位置

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蚁狮优化算法发展以及在阵列天线中的应用

04-01

2017年蚁狮算法介绍及其应用国外论文函数寻优新的优化算法效果较好 matlab ALO 函数寻优新的优化算法效果较好 matlab ALO

【优化调度】基于蚁狮算法求解经济调度问题附matlab代码

m0_60703264的博客

10-15

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍为探究经济调度问题,建立以最小完工时间为目标的模型,首次提出利用新型的智能算法——蚁狮算法解决该问题.该算法具有种群多样,寻优与适应性强,调节参数少,求解与收敛...

【经济调度】基于蚁狮算法解决经济调度优化问题附matlab代码

qq_59747472的博客

05-31

326

【经济调度】基于蚁狮算法解决经济调度优化问题附matlab代码

基于蚁狮算法优化经济调度问题——附Matlab代码

NoerrorCode的博客

07-20

132

经济调度是现代工业生产中至关重要的一个环节，其合理性不仅关系到设备的利用率和生产效率，还与企业的经济效益密切相关。近年来，人工智能领域涌现出一种新的优化算法——蚁狮算法（Ant Lion Optimizer, ALO），该算法结合了蚁群算法和狮子算法的优点，可以有效地优化复杂问题。随着人工智能技术的快速发展，蚁狮算法将成为解决复杂问题的一种重要工具，在实际应用中有着广泛的应用前景。蚁狮算法是一种基于自然界的群体行为学的优化算法，它模拟了蚁群和狮子之间的捕食行为。步骤4：更新蚂蚁和狮子的位置和速度。

【优化求解】基于蚁狮算法求解最优多目标Matlab代码

qq_59747472的博客

12-29

1050

1 简介蚁狮优化算法( Ant Lion Optimizer，ALO) 是 Mirjalili 研究并提出的一种群智能优化算法．算法具有调节参数较少、易于实现等优点，成为近几年进化计算领域的重要算法和研究热点之一，已被成功应用于杠杆结构优化、电力系统的无功优化调度和无人机航线规划等许多问题的优化求解当中． 2 部分代码 %___________________________________________________________________% % Ant Lion..

【经济调度】基于蚁狮算法实现无传输损失的经济负载优化调度附matlab代码

m0_60703264的博客

11-05

123

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理 ...

（Matlab实现）蚂蚁狮子优化算法在电力系统中的应用

weixin_61181717的博客

11-22

816

另一方面，生命周期的延长阶段，即幼虫阶段，大部分用于猎杀他们最喜欢的猎物，即蚂蚁。之后，蚁狮为后续的目标猎物修改坑。display(['在迭代时 ', num2str(iter), '， ', num2str(Archive_member_no), ' 非支配解决方案为']);它们沿着圆形路径移动，并用它们巨大的下颚扔出沙子，在沙质土壤中形成小的（1-3 英寸长）漏斗形坑，如图2所示，以诱捕蚂蚁。% 1.a ($/MW^2) 2. b $/MW 3. c ($) 4.机组下限(MW) 5.机组上限(MW)

路径规划算法：基于蚁狮优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

matlab_dingdang的博客

08-23

244

路径规划是机器人技术中的一个重要问题，它涉及到如何使机器人在给定环境中找到最佳路径以达到特定目标。在现实世界中，机器人的路径规划可能会受到各种限制和约束条件的影响，例如避开障碍物、最小化能源消耗和时间等。因此，开发一种高效且准确的路径规划算法对机器人的自主导航和任务执行至关重要。在路径规划算法中，蚁群算法和遗传算法是两种常用的优化算法。然而，它们在解决路径规划问题时存在一些局限性。

基于蚁狮算法求解经济调度多目标优化问题附matlab代码+运行结果.zip

06-06

2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...

【优化调度】基于蚁狮算法求解经济调度问题附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip

04-25

【经济调度】基于蚁狮算法解决经济调度优化问题附matlab代码上传+仿真结果和运行方法.zip

04-25

基于蚁狮算法求解经济调度多目标优化问题附matlab代码+仿真结果和运行方法+仿真结果和运行方法.zip

06-06

2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）

qq_73044452的博客

12-01

275

摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。

算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题

2301_79248256的博客

11-29

1555

本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。

[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]

2401_83386596的博客

12-03

535

两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。

红包分配算法的严格数学理论与完整实现

12-03

495

红包分配问题可以严格定义为：定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质定义随机变量 XiX_iXi 表示第 iii 个人获

简单多源BFS问题