融合莱维飞行与黄金正弦的蚁狮算法求解单目标优化问题

融合莱维飞行与黄金正弦的蚁狮算法求解单目标优化问题

随着人工智能的发展，优化算法在各个领域中得到广泛的应用。其中，蚁群算法和狮子算法都是比较常见的优化算法。本文介绍了一种新型的优化算法，即融合莱维飞行和黄金正弦的蚁狮算法（Antlion Optimizer with Levy Flight and Golden Section），并使用Matlab实现了该算法以解决单目标优化问题。

蚁狮算法是一种基于天然的优化算法，它模拟了蚂蚁和狮子的自然行为，结合了两种算法的优点。莱维飞行是一种具有长时间记忆性的随机游走过程，而黄金正弦则是一种优秀的搜索方法。将这三种方法融合在一起，可以得到更加高效的优化算法。

以下是该算法的Matlab实现代码：

function [best_solution,best_fitness,convergence_curve]=ALO_wlfs(num_of_agents,max_iter,lb,ub,dim,fobj)
% num_of_agents: 种群大小
% max_iter: 迭代次数
% lb: 每个自变量的下界
% ub: 每个自变量的上界
% dim: 自变量的维数
% fobj: 目标函数

%初始化种群的位置和速度
antlion_position=zeros(1,dim);
antlion_fitness=inf;
ant_positions=zeros(num_of_agents,dim);
fitness=zeros(1,num_of_agents);

for