基于萤火虫群优化(GSO)算法的MATLAB实现与分析

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB实现，模拟萤火虫发光吸引的群体智能行为，用于解决多维复杂优化问题。包含算法核心代码、参数配置和性能分析模块。

详 情 说 明

基于萤火虫群优化（GSO）算法的MATLAB实现与分析

项目介绍

本项目提供了一个完整的萤火虫群优化（Glowworm Swarm Optimization, GSO）算法的MATLAB实现。GSO算法是一种模拟自然界萤火虫通过发光相互吸引的群体智能优化算法，能够有效解决多维复杂优化问题。算法通过模拟萤火虫个体的荧光素浓度更新、动态邻域搜索和概率移动策略，实现全局最优解的智能搜索。

功能特性

• 完整的算法实现：包含萤火虫初始化、荧光素更新、邻域调整、移动策略等核心模块
• 多维度优化支持：可处理任意维度的优化问题
• 可视化分析：提供萤火虫运动轨迹动态演示、收敛曲线等多种图形输出
• 性能评估：包含运行时间、收敛精度、稳定性等算法性能指标分析
• 灵活的参数配置：支持用户自定义目标函数和算法参数

使用方法

基本使用步骤

1. 定义目标函数：在指定文件中设置需要优化的目标函数（如Rosenbrock函数、Ackley函数等）
2. 配置算法参数：设置种群规模、最大迭代次数、荧光素挥发系数等参数
3. 设定搜索空间：指定各维度的上下界约束条件
4. 运行优化算法：执行主程序开始优化过程
5. 查看结果：获取最优解、适应度值及各类可视化分析图表

参数配置示例

% 算法基本参数设置 pop_size = 50; % 种群规模（萤火虫数量） max_iter = 100; % 最大迭代次数 rho = 0.4; % 荧光素挥发系数 gamma = 0.6; % 邻域阈值参数 step_size = 0.03; % 步长控制参数

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：基础MATLAB环境即可运行，可视化功能需要MATLAB图形工具箱
• 内存要求：至少2GB RAM（建议4GB以上用于大规模问题优化）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可

文件说明

主程序文件实现了GSO算法的核心流程控制，包括初始化萤火虫种群位置、迭代执行荧光素更新与移动决策、监控收敛状态并输出最终优化结果。该文件整合了参数处理、迭代优化、结果分析和可视化展示等关键功能模块，为用户提供一站式的算法调用接口。通过该文件可直接配置优化问题并获取完整的算法性能分析报告。