【优化求解】基于精英反向学习带扰动因子的混沌蚁狮算法
(EOPCALO)求解单目标优化问题附matlab代码
1 简介
针对蚁狮算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点，本文提出了基于精英反向学习带扰动因子的混沌蚁
狮算法。该算法首先通过对蚂蚁的随机游走公式引入扰动因子，有效提高了寻优精度，避免算法陷入局
部最优，有效平衡了全局最优搜索与局部最优搜索; 对蚁狮的精英个体进行反向学习生成精英反向解，增
加了种群多样性; 通过比较当前最优解与精英反向解，选出优异个体作为新的全局最优解; 最后在蚂蚁受
轮盘赌选择蚁狮、精英蚁狮影响的随机游走公式中引入 Logistic 混沌映射，有效提高了算法的全局搜索
能力和寻优精度。通过 7 个经典测试函数实验对比，就目前改进的蚁狮算法而言，本文提出的算法能有
效提高寻优的精度与收敛速度、高效解决函数优化问题。
