MATLAB实现的果蝇优化算法（FOA）基础项目

资 源 简 介

本项目提供MATLAB语言实现的果蝇优化算法基础版本，完整复现了种群初始化、嗅觉搜索和视觉定位等核心流程。适用于单目标优化问题求解，代码结构清晰，便于学习和二次开发。

详 情 说 明

果蝇优化算法（FFOA）基础实现与可视化分析

项目介绍

本项目提供了一个基础的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FFOA）实现，用于解决单目标优化问题。FFOA模拟果蝇群体的觅食行为，通过嗅觉感知和视觉定位两个关键阶段，逐步在搜索空间中找到目标函数的最优解。算法具备完整的种群初始化、迭代优化和收敛控制流程，并集成了参数调优接口与可视化分析功能，便于用户研究算法性能与行为。

功能特性

• 完整算法流程：实现了包括种群初始化、嗅觉搜索（随机扰动）、视觉定位（选择最优个体并群体飞向）在内的标准FFOA步骤。
• 灵活的参数配置：支持自定义种群规模、最大迭代次数、搜索半径等关键算法参数。
• 用户自定义目标函数：允许传入任意单目标函数句柄进行优化。
• 边界约束处理：可定义每个优化变量的取值范围。
• 结果可视化：自动绘制收敛曲线，展示算法寻优过程。
• 可复现性：支持设置随机种子，确保实验结果可重现。
• 详细输出信息：提供最优解、最优值、收敛历史及算法运行统计信息。

使用方法

1. 准备目标函数：定义需要优化的目标函数（例如 sphere_func = @(x) sum(x.^2);）。
2. 设置问题参数：指定搜索空间维度、各变量的边界约束（bounds矩阵）。
3. 配置算法参数：（可选）调整种群规模、最大迭代次数、搜索半径等。
4. 运行优化：调用主优化函数，传入目标函数和参数。
5. 分析结果：获取最优解与最优值，并查看生成的收敛曲线图。

基本示例代码： % 定义目标函数（Sphere函数） objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置问题参数：2维问题，变量范围[-10, 10] dim = 2; bounds = [-10, 10; -10, 10];

% 算法参数（使用默认值或自定义） pop_size = 50; max_iter = 100;

% 运行FFOA算法 [best_solution, best_value, convergence_curve] = main(objective_func, dim, bounds, pop_size, max_iter);

% 绘制收敛曲线 plot(convergence_curve); title('FFOA收敛曲线'); xlabel('迭代次数'); ylabel('最优适应度值');

系统要求

• 平台: MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱: 仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱

文件说明

主入口文件（main.m）封装了果蝇优化算法的核心逻辑与流程控制，负责协调种群初始化、迭代循环（包括嗅觉搜索与视觉定位阶段）、边界约束处理、适应度评估以及最优解更新等关键操作。同时，该文件还集成了结果输出与收敛数据记录功能，并提供了算法运行统计信息，是项目功能的主要执行与调度中心。