基于萤火虫算法的多目标优化MATLAB实现

资 源 简 介

该项目提供了完整的萤火虫算法（FA）MATLAB实现，适用于多目标函数优化。支持Rosenbrock、Ackley、Rastrigin等测试函数，便于算法验证和性能分析，适合研究和教学使用。代码结构清晰，易于扩展和定制。

详 情 说 明

基于萤火虫算法的多目标函数优化系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的萤火虫优化算法（Firefly Algorithm）MATLAB实现，专门用于解决多目标函数优化问题。系统采用种群智能优化技术，通过模拟萤火虫发光吸引行为实现高效的全局优化搜索，适用于各类复杂数值优化场景。

功能特性

• 多样化测试函数：内置Rosenbrock、Ackley、Rastrigin等多种经典测试函数
• 自定义优化目标：支持用户自定义目标函数进行优化计算
• 自适应参数机制：实现萤火虫亮度、吸引度和移动步长的动态调整
• 实时可视化：动态显示萤火虫种群位置变化和搜索过程
• 收敛性分析：展示算法迭代过程中最优解的变化趋势
• 全面性能统计：输出最优解、收敛代数、计算时间等关键指标

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数选择：提供函数句柄或指定内置测试函数名称
2. 算法参数设置：

- 种群规模（正整数） - 最大迭代次数（正整数） - 光吸收系数（0-1区间实数） - 步长因子（正实数） - 初始吸引度（正实数）

1. 搜索空间定义：设定优化问题的维度数量及各维度上下界
2. 随机种子（可选）：确保实验结果可重现

输出结果

• 最优解：全局最优解的位置向量
• 最优值：目标函数在最优解处的函数值
• 收敛曲线：迭代过程中最优值变化趋势图
• 种群轨迹：萤火虫在搜索空间的动态移动轨迹
• 统计报告：包含收敛代数、计算时间、函数评估次数等详细数据

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少2GB可用内存（建议4GB以上用于高维问题）

文件说明

主程序文件整合了完整的算法流程控制，包含种群初始化、亮度计算、吸引度更新、位置移动等核心操作模块，同时负责参数解析、结果可视化展示和性能统计分析功能的协调执行，实现了从问题配置到优化结果输出的全流程自动化处理。