MATLAB实现萤火虫算法优化系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了标准萤火虫算法，通过模拟萤火虫的发光吸引机制解决优化问题。算法以目标函数值为亮度指标，结合距离衰减进行全局搜索，适用于多维复杂优化任务。

详 情 说 明

基于萤火虫算法的优化问题求解系统

项目介绍

本项目是一个基于标准萤火虫算法（Firefly Algorithm, FA）的优化问题求解系统。通过模拟自然界萤火虫的发光吸引行为，将优化问题的目标函数值映射为萤火虫亮度，利用个体间的亮度比较和距离衰减机制实现高效的全局寻优。系统专门针对连续优化问题设计，支持用户灵活配置算法参数和自定义目标函数，并提供直观的可视化分析工具。

功能特性

• 智能优化核心：实现标准萤火虫算法，包含亮度比较、吸引力计算和距离衰减机制
• 灵活的函数支持：支持用户自定义目标函数，适应多种优化场景
• 完整的参数配置：可设置萤火虫数量、最大迭代次数、光吸收系数、步长因子等关键参数
• 多维边界约束：支持定义多维变量的搜索空间上下限
• 丰富的输出结果：提供最优解、最优值、收敛曲线和种群轨迹动画
• 可视化分析：动态展示迭代过程和收敛趋势，支持算法性能统计

使用方法

1. 定义目标函数：准备需要优化的函数（如f(x) = x² + y²）
2. 设置算法参数：配置萤火虫数量、迭代次数、吸收系数等参数
3. 指定搜索空间：定义每个优化变量的取值范围
4. 运行优化算法：执行主程序开始优化计算
5. 分析结果：查看最优解、收敛曲线和统计信息

示例代码： % 定义目标函数 objective_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 设置参数 n_fireflies = 30; max_iter = 100; lb = [-5, -5]; % 下限 ub = [5, 5]; % 上限

% 运行优化 [best_solution, best_value] = main(objective_func, n_fireflies, max_iter, lb, ub);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存需求：至少 4GB RAM（建议 8GB）
• 存储空间：至少 500MB 可用空间

文件说明

主程序文件整合了萤火虫优化算法的完整流程，包括问题初始化、种群生成、迭代优化控制、结果输出和可视化功能。具体实现了参数解析与验证、萤火虫位置的随机初始化、基于亮度比较的移动策略、边界约束处理、收敛状态监控以及多种结果展示方式的生成。该文件作为系统的核心调度单元，协调各算法模块协同工作，确保优化过程的正确执行和有效输出。