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萤火虫算法(Firefly Algorithm)是一种基于自然界萤火虫发光行为启发的群体智能优化算法,由剑桥大学的Xin-She Yang教授于2008年提出。该算法通过模拟萤火虫个体之间的吸引和移动机制来寻找最优解。
算法核心思想主要基于三个基本原则:1) 所有萤火虫不分性别,吸引力只与亮度相关;2) 吸引力与亮度成正比,亮度又与目标函数值相关;3) 萤火虫会向更亮的同伴移动,若没有更亮的则随机移动。
在MATLAB实现中,典型的算法流程包括初始化种群、计算亮度、确定移动方向和距离、更新位置等步骤。亮度通常由目标函数值决定,吸引力则随距离增加而衰减,一般采用指数衰减形式。
算法的参数设置包括种群规模、最大迭代次数、初始吸引系数、光吸收系数等。这些参数需要根据不同优化问题进行调整以达到最佳效果。
萤火虫算法特别适用于连续优化问题,具有实现简单、参数少、收敛速度较快等优点,已成功应用于工程优化、神经网络训练、图像处理等多个领域。