MATLAB实现萤火虫算法（FA）的智能优化求解系统

资 源 简 介

本项目提供基于萤火虫算法的MATLAB优化求解工具，通过模拟萤火虫亮度与距离交互行为，高效求解连续空间无约束优化问题，支持动态可视化展示优化过程与收敛曲线，便于算法分析与应用验证。

详 情 说 明

基于萤火虫算法（FA）的智能优化求解系统

项目介绍

本项目实现了萤火虫算法（Firefly Algorithm，FA），这是一种基于群体智能的优化算法，模拟自然界萤火虫通过发光强度吸引同伴的生物行为。算法通过对萤火虫种群的亮度与距离进行动态更新，在连续空间中高效求解无约束优化问题。系统支持优化过程的可视化展示，提供直观的收敛曲线分析。

功能特性

• 萤火虫行为模拟：完整实现萤火虫算法的吸引、移动和亮度更新机制
• 动态适应度计算：实时计算并比较萤火虫个体的亮度（适应度值）
• 参数灵活配置：支持用户自定义种群规模、迭代次数、光吸收系数、步长因子等关键参数
• 可视化分析：提供优化过程动态展示和收敛曲线图生成功能
• 通用优化接口：支持任意目标函数的无约束优化求解

使用方法

基本调用格式

[最优解, 最优值, 收敛曲线图] = main(目标函数, 参数设置);

参数设置结构体

参数设置 = struct(... '种群规模', 40, ... % 萤火虫种群数量 '迭代次数', 100, ... % 最大迭代次数 '光吸收系数', 1.0, ... % 光强吸收系数 '步长因子', 0.5, ... % 移动步长参数 '维度', 2 ... % 解向量维度 );

示例：求解Rosenbrock函数

% 定义目标函数 rosenbrock = @(x) sum(100*(x(2:end)-x(1:end-1).^2).^2 + (1-x(1:end-1)).^2);

% 设置算法参数 参数 = struct('种群规模', 50, '迭代次数', 200, '光吸收系数', 1.0, '步长因子', 0.3, '维度', 5);

% 执行优化计算 [最优解, 最优值, 收敛图] = main(rosenbrock, 参数);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB基础安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件封装了萤火虫算法的完整求解流程，具体实现了算法核心的初始化、迭代优化和结果输出三大模块。该文件负责种群初始化配置，执行亮度比较与位置更新的迭代循环，监控收敛过程并生成可视化结果，最终输出最优解和性能分析图表。