基于自适应边界和最优引导的莱维飞行蚂蚁狮优化算法求解单目标优化问题

基于自适应边界和最优引导的莱维飞行蚂蚁狮优化算法求解单目标优化问题

莱维飞行蚂蚁狮优化算法（Levy Flight Antlion Optimizer, LFAO）是一种新兴的优化算法，该算法通过模拟蚂蚁和狮子捕猎的过程来实现优化。与其他优化算法相比，LFAO 具有高效、精度高等优点，适用于各种单目标优化问题。本文将介绍基于自适应边界和最优引导的 LFAO 算法的 Matlab 代码，并通过实例进行演示。

算法实现：

步骤1：参数初始化

首先，需要初始化一些参数，包括种群大小、迭代次数、边界、莱维飞行步长系数、p_best 等参数。其中，p_best 表示每个个体在前 t 次迭代中的最佳适应度值。

pop_size = 30; % 种群大小
max_iter = 1000; % 迭代次数
dim = 30; % 搜索维度
lb = -100 * ones(1,dim); % 下边界
ub = 100 * ones(1,dim); % 上边界
alpha = 1.5; % 莱维飞行步长系数
t = 5; % 前 t 次迭代
p_best = inf * ones(1,pop_size); % p_best 初始化为无穷大

步骤2：初始化种群

接下来，需要随机初始化种群中每个个体的位置。随机取值范围在边界内。

pop = repmat(lb,pop_size,1) + rand(pop_size,dim) .* repmat(ub - lb,pop_size,1);

步骤3：优化迭代

开始进行迭代优化过程，在每次迭代中，将计算每个个体的适应度，