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资源介绍:
改进的蚁狮优化算法详解：连续性边界收缩与动态权重策略的性能提升及测试函数分析,改进蚁狮优化算法的两种策略：连续性边界收缩与动态权重系数调整，性能显著提升【Matlab实现】,一种改进的蚁狮优化算法 改进的ALO算法【matlab代码】 - 在原始ALO算法的基础上添加了两种改进策略 - 改进1：将原先的间断性边界收缩因子变为连续性边界收缩因子，从而增强算法的遍历性 - 改进2：将原先均衡的权重系数变为动态权重系数，平衡算法的全局搜索和局部开发能力 - 仿真图中包含改进后的IALO算法与原始ALO算法的比较，可以看出性能提升明显 - 包含23种测试函数 ,改进的蚁狮优化算法; 改进的ALO算法; 连续性边界收缩因子; 动态权重系数; 测试函数; 性能提升; 比较仿真图。,改进ALO算法：连续边界与动态权重优化策略的MATLAB实现
**一种改进的蚁狮优化算法——改进的 ALO 算法【Matlab 代码详解】**
在科技飞速发展的今天，面对日益复杂的优化问题，算法优化技术的重要性日益凸显。针对
蚁狮优化算法，本文将围绕其性能提升进行深入分析，并提出一种改进策略。以下将围绕给
定的短语和关键词进行技术博客文章撰写。
一、背景介绍
蚁狮优化算法是一种基于蚁群算法的优化算法，旨在解决复杂的优化问题。尽管现有的蚁狮
优化算法在解决特定问题时表现出色，但在某些情况下仍存在性能提升空间。为了进一步提
高算法的性能，本文将围绕改进策略进行深入探讨。
二、改进策略
1. **间断性边界收缩因子改进**
在原始 ALO 算法中，间断性边界收缩因子是一个重要的参数。该因子决定了算法在搜索过
程中对边界信息的处理方式。为了增强算法的遍历性，我们在此基础之上进行了改进。具体
做法是将该因子变为连续性边界收缩因子，这意味着在搜索过程中，对边界信息的处理更加
连续和稳定。
2. **动态权重系数改进**
均衡的权重系数在一定程度上平衡了算法的全局搜索和局部开发能力。然而，在某些情况下，
这种平衡可能过于僵化，导致算法在某些局部区域缺乏足够的开发能力。为了平衡这些需求，
我们在此引入了动态权重系数这一改进策略。这意味着权重系数可以根据问题的特点动态调
整，以更好地适应不同的优化需求。
三、具体实现与仿真分析
为了更好地说明改进策略的效果，我们将结合 MATLAB 平台进行仿真分析。以下是关于改
进后的蚁狮优化算法（IALO）的具体实现与仿真分析：
1. **测试函数介绍**
我们选择了 23 种具有代表性的测试函数，这些函数涵盖了不同的优化问题类型，如无约束
优化、约束优化、多目标优化等。这些函数具有不同的特点，有助于全面评估 IALO 算法的
性能。
2. **仿真结果展示**
在仿真图中，我们可以清晰地看到改进后的 IALO 算法与原始 ALO 算法的比较。从仿真结果
可以看出，改进后的 IALO 算法在性能上有了明显的提升。具体来说，在一些关键性能指标
上，改进后的 IALO 算法表现出了更高的稳定性和更好的适应性。
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