MATLAB蚁狮优化算法（ALO）仿真与优化工具箱发布

资 源 简 介

本项目实现了蚁狮优化算法（ALO）的核心逻辑，完整模拟蚂蚁捕猎的五个关键步骤，包括蚂蚁随机行走、陷阱构建、陷阱诱捕、猎物捕获及陷阱重建。提供直观的GUI界面，支持参数配置、算法运行与结果可视化，便于用户进行仿真与优化研究。

详 情 说 明

蚁狮优化算法（ALO）仿真与优化工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的蚁狮优化算法（ALO）仿真与优化工具箱，完整实现了ALO算法的核心逻辑，模拟了蚂蚁捕猎过程中的五个关键步骤：蚂蚁随机行走、陷阱构建、陷阱诱捕、猎物捕获及陷阱重建。该工具箱提供了直观的图形用户界面（GUI），支持参数灵活配置、算法执行控制、结果多维度可视化及数据导出功能，适用于解决单目标优化、多目标优化及带约束的优化问题，并内置了性能分析模块，可与其他优化算法（如灰狼优化算法GWO）进行对比验证。

功能特性

• 完整的ALO算法实现：严格遵循生物捕猎机理，实现了算法五大核心步骤。
• 友好的图形交互界面：提供参数输入、运行控制、结果展示的一体化操作环境。
• 多类问题求解支持：支持单目标、多目标及带约束的优化问题。
• 内置性能对比分析：可配置并运行对比算法（如GWO），进行效果评估。
• 丰富的可视化输出：提供收敛曲线、种群分布（2D/3D）等多种图形展示。
• 详细数据报告生成：输出运行时间、迭代次数、解精度等统计信息。

使用方法

1. 启动工具箱：运行主程序文件，打开图形用户界面。
2. 配置参数：在界面中输入目标函数、算法参数（种群规模、迭代次数等）、约束条件（如有需要）及对比算法参数（如进行对比）。
3. 运行算法：点击运行按钮，算法开始执行并实时显示进度。
4. 查看结果：在界面中查看最优解、收敛曲线、种群分布图等结果。
5. 导出数据：支持将详细结果报告及图形导出保存。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件集中实现了工具箱的核心功能，包括图形用户界面的构建与布局、各类控件的回调函数处理、算法参数的读取与验证、蚁狮优化算法及其对比算法的调用与执行流程控制、迭代过程中数据的实时更新与动态可视化（如收敛曲线绘制），以及最终优化结果与详细统计报告的输出与展示。