通过此代码实现萤火虫算法仿真

资 源 简 介

通过此代码实现萤火虫算法仿真

详 情 说 明

萤火虫算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于萤火虫通过发光吸引同伴的自然行为。该算法通过模拟萤火虫之间的互动，实现复杂优化问题的求解。

在仿真实现中，萤火虫的位置代表问题的解，亮度则对应目标函数值。算法的核心流程包括三个关键步骤：

亮度计算：根据目标函数评估当前解的适应度，亮度越高代表解的质量越好。 移动策略：萤火虫会向更亮的个体移动，移动距离与亮度差异和距离衰减有关。 随机扰动：引入随机性以避免算法陷入局部最优。

通过调整目标函数，可以灵活切换不同的优化问题。例如，修改目标函数可用于求解最小值、最大值或多峰值优化问题。关键参数包括萤火虫数量、吸引度系数和随机步长，这些参数直接影响算法的收敛速度和精度。

该算法的优势在于实现简单且适应性强，适合连续优化问题。对于不同函数，只需调整目标函数计算部分，而无需修改核心算法框架，这使得它成为快速验证优化效果的理想工具。