基于萤火虫算法的多目标优化MATLAB求解器

资 源 简 介

本项目基于Firefly Algorithm（FA）实现了多目标优化求解框架，模拟萤火虫的发光吸引机制，支持在连续空间中高效搜索帕累托最优解。适用于学术研究及工程优化问题求解。

详 情 说 明

基于Firefly Algorithm的多目标优化求解器设计与实现

项目介绍

本项目是一个完整的萤火虫算法(FA)优化框架，采用MATLAB语言实现。系统通过模拟萤火虫种群的发光吸引行为，构建基于距离的吸引力计算模型和自适应步长移动策略，专门用于解决连续空间的多目标优化问题。该求解器提供了丰富的配置选项和可视化功能，能够有效平衡全局探索与局部开发能力。

功能特性

• 自定义目标函数配置：支持单目标或多目标函数形式，用户可灵活定义优化目标
• 智能优化机制：实现萤火虫之间的吸引力计算和位置更新规则，模拟生物群体智能行为
• 多种收敛准则：提供相对误差容限、绝对误差阈值等多种收敛判断条件
• 结果可视化：实时显示优化过程收敛曲线，支持种群运动轨迹动态演示
• 参数分析功能：内置参数敏感性分析工具，帮助用户调优算法性能

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数 objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置搜索空间边界 bounds = [-10, 10; -5, 5]; % 二维搜索空间

% 配置算法参数 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 params.gamma = 1.0; % 光吸收系数 params.beta0 = 2.0; % 吸引力系数 params.alpha = 0.5; % 随机步长因子

% 执行优化 [best_solution, best_fitness, convergence] = firefly_optimizer(objective_func, bounds, params);

结果可视化

% 绘制收敛曲线 plot(convergence); title('算法收敛过程'); xlabel('迭代次数'); ylabel('最佳适应度值');

% 生成种群运动动画（可选） animate_firefly_movement();

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（针对高维优化问题）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了萤火虫优化算法的核心逻辑，包括种群初始化、适应度评估、吸引力计算、位置更新和收敛判断等完整流程。该文件整合了参数解析、迭代控制和结果输出功能，通过向量化计算优化性能，并提供多种可视化输出选项。程序采用模块化设计，确保算法各组件之间的高效协同工作。