LFD:Lévy Flight Distribution：一种用于解决工程优化问题的新元启发式算法-matlab开发

抽象的在本文中，我们提出了一种基于 L´evy 飞行的新元启发式算法，称为 L´evy 飞行分布 (LFD)，用于解决实际优化问题。 LFD 算法的灵感来自 L´evy 飞行随机游走，用于探索未知的大型搜索空间（例如，无线传感器网络 (WSN)）。 为了评估LFD算法的性能，考虑了各种优化测试平台问题，即演化计算大会（CEC）2017套件和三个工程优化问题：拉伸/压缩弹簧，焊接梁和压力容器。 统计仿真结果表明，与模拟退火 (SA)、差分进化 (DE)、粒子群优化 (PSO)、大象群优化等几种著名的元启发式算法相比，LFD 算法在大多数测试中提供了更好的结果和优越的性能（EHO）、遗传算法（GA）、蛾焰优化算法（MFO）、鲸鱼优化算法（WOA）、蚱蜢优化算法（GOA）和哈里斯霍克斯优化（HHO）算法。 此外，LFD 算法的性能在未知大搜索空间的其他不同优化问题上进行了测试，例如 WSN 中的