蚁狮（Antlion）搜索优化算法ALO

资 源 简 介

蚁狮（Antlion）搜索优化算法ALO

详 情 说 明

蚁狮优化算法（Antlion Optimizer, ALO）是一种受自然界蚁狮捕食行为启发的智能优化算法。该算法模拟了蚁狮建造漏斗形陷阱、等待猎物落入并捕食的过程，具有比传统优化方法（如粒子群PSO或遗传算法GA）更优的全局搜索能力和收敛速度。

ALO的核心思想是将候选解视为蚁狮和蚂蚁，蚁狮在搜索空间内构造陷阱，蚂蚁则随机游走。算法通过动态调整蚁狮和蚂蚁的位置，逐步逼近最优解。其优势在于平衡探索与开发能力，避免早熟收敛，适用于复杂非线性优化问题。

实际应用中，ALO的参数设置（如蚂蚁数量、迭代次数）需结合问题规模调整，其性能已在工程优化、神经网络训练等领域得到验证。与其他算法相比，ALO在解决高维问题时表现出更强的鲁棒性。