蚁狮算法寻优

蚁 狮 优 化 算 法 ( ant lion optimizer algorithm，ALO) 作为一种新的智能算法， 于 2015 年由澳大利亚教授 Seyedali 提出． 它的优势在于调节参少， 全局寻优能力好、 收敛速度快和易于实现等方面． 与粒子群算法、 蝙蝠算法和花朵授粉算法等 7 种智能算法相比，ALO 算法具有更好的全局能力和收敛速度

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%  Ant Lion Optimizer （ALO） source codes demo version 1.0           %
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%  Developed in MATLAB R2011b（7.13）                                 %
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%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                        %
%                                                                   %
%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                           %
%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au             %
%                                                                   %
%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                       %
%                                                                   %
%   Main paper:                                                     %
%                                                                   %
%   S. Mirjalili The Ant Lion Optimizer                            %
%   Advances in Engineering Software  in press2015                %
%   DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.01.010         %
%                                                                   %
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% You can simply define your cost in a seperate file and load its handle to fobj 
% The initial parameters that you need are:
%__________________________________________
% fobj = @YourCostFunction
% dim = number of your variables
% Max_iteration = maximum number of generations
% SearchAgents_no = number of search agents
% lb=[lb1lb2...lbn] where lbn is the lower bound of variable n
% ub=[ub1ub2...ubn] where ubn is the upper bound of variable n
% If all the variables have equal lower bound you can just
% define lb and ub as two single number numbers

% To run ALO: [Best_scoreBest_poscg_curve]=ALO（SearchAgents_noMax_iterationlbubdimfobj）

function [Elite_antlion_fitnessElite_antlion_positionConvergence_curve]=ALO（NMax_iterlbubdimfobj）

% Initialize the positions of antlions and ants
antlion_position=initialization（Ndimublb）;
ant_position=initialization（Ndimublb）;

% Initialize variables to save the position of elite sorted antlions 
% convergence curve antlions fitness and ants fitness
Sorted_antlions=zeros（Ndim）;
Elite_antlion_position=zeros（1dim）;
Elite_antlion_fitness=inf;
Convergence_curve=zeros（1Max_iter）;
antlions_fitness=zeros（1N）;
ants_fitness=zeros（1N）;

% Calculate the fitness of initial antlions and sort them
for i=1:size（antlion_position1）
    antlions_fitness（1i）=fobj（antlion_position（i:））; 
end

[sorted_antlion_fitnesssorted_indexes]=sort（antlions_fitness）;
    
for newindex=1:N
     Sorted_antlions（newindex:）=antlion_position（sorted_indexes（newindex）:）;
end
    
Elite_antlion_position=Sorted_antlions（1:）;
Elite_antlion_fitness=

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       5844  2015-02-20 12:06  ALO\ALO.m

     文件     150992  2015-03-04 06:56  ALO\ALO.png

     文件       3597  2015-02-20 13:21  ALO\func_plot.m

     文件       7708  2015-02-20 12:07  ALO\Get_Functions_details.m

     文件       1881  2015-02-20 13:17  ALO\initialization.m

     文件       1318  2014-11-12 16:07  ALO\license.txt

     文件       3105  2017-06-03 18:23  ALO\main.m

     文件       2932  2015-02-20 17:11  ALO\Random_walk_around_antlion.m

     文件       2199  2015-02-20 13:21  ALO\RouletteWheelSelection.m

     目录          0  2017-06-26 08:56  ALO

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