ALO优化算法，非常适合优化GM

资 源 简 介

ALO优化算法，非常适合优化GM

详 情 说 明

ALO（Ant Lion Optimizer，蚁狮优化算法）是一种基于自然界蚁狮捕食行为的智能优化算法，特别适用于优化灰色模型（GM）这类需要参数调优的场景。ALO通过模拟蚁狮在沙地中设置陷阱、捕获猎物的过程，实现了比传统PSO（粒子群优化）更具优势的探索能力。

其核心优势在于： 参数边界控制：ALO允许明确定义优化参数的上下界，避免了PSO中可能出现的参数越界问题，尤其适合GM模型中需要严格约束参数范围的情况。 自适应搜索机制：通过蚁狮的“陷阱半径”动态调整搜索范围，初期大范围探索，后期逐步收敛，平衡了全局与局部搜索能力。 避免早熟收敛：不同于PSO容易陷入局部最优，ALO中猎物的随机游走机制增加了跳出局部最优的概率。

在GM(1,1)等灰色模型的应用中，ALO可高效优化发展系数和背景值等关键参数，提升模型预测精度，同时其边界约束特性能直接满足灰色模型对参数物理意义的要求（如非负性）。