基于MATLAB的果蝇优化算法(FOA)全局连续函数求解器

资 源 简 介

本项目实现了果蝇优化算法(FOA)的完整MATLAB解决方案，专为连续函数全局优化设计。算法通过模拟果蝇群体的嗅觉搜索和视觉觅食行为，能有效跳出局部最优解。代码结构清晰，包含参数设置、迭代过程和结果可视化功能。

详 情 说 明

果蝇优化算法(FOA)全局连续函数优化求解器

项目介绍

本项目是基于MATLAB实现的果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)求解器，专门用于解决连续函数的全局优化问题。算法模拟果蝇群体的智能觅食行为，通过嗅觉搜索和视觉定位两个阶段的协同作用，在多维连续空间中进行高效搜索，快速收敛到高质量解。

该实现针对工程优化、机器学习参数调优等场景设计，具有参数简单、收敛速度快、易于使用等特点，为科研人员和工程师提供了一个可靠的全局优化工具。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现FOA算法的嗅觉搜索和视觉定位机制
• 多维优化支持：支持任意维度的连续变量优化问题
• 自适应搜索：内置自适应步长调整策略，平衡探索与开发能力
• 边界约束处理：完善的变量边界约束处理机制
• 可视化分析：提供种群分布动态图、收敛曲线、搜索轨迹等多种可视化工具
• 结果重现：支持随机种子设置，确保实验结果可重复
• 性能统计：详细的运行时间、收敛状态等算法性能分析

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（示例：Rosenbrock函数） fun = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量边界（2维变量） bounds = [-2, 2; -1, 3];

% 设置算法参数 options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 100; % 最大迭代次数 options.radius = 1.0; % 搜索半径

% 运行优化算法 [best_x, best_fval, history, stats] = main(fun, bounds, options);

参数说明

输入参数：

• fun: 目标函数句柄，接受向量输入，返回标量值
• bounds: n×2矩阵，每行对应一个变量的[下限, 上限]
• options: 算法参数结构体（可选）

- pop_size: 种群规模（默认：50） - max_iter: 最大迭代次数（默认：100） - radius: 初始搜索半径（默认：1.0） - seed: 随机数种子（可选，用于重现结果）

输出结果：

• best_x: 最优解向量
• best_fval: 最优目标函数值
• history: 每次迭代的最优值记录
• stats: 算法统计信息（运行时间、收敛状态等）

结果可视化

算法自动生成以下图形输出：

• 收敛曲线图：显示算法随迭代的收敛过程
• 种群分布图：动态展示果蝇群体在搜索空间中的分布
• 搜索轨迹图：可视化最优解的搜索路径

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱依赖，仅需基础MATLAB环境
• 内存要求：根据问题维度而定，一般建议≥4GB RAM
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

main.m文件作为项目的核心入口，整合了果蝇优化算法的完整流程，主要实现了算法初始化、迭代优化、收敛判断和结果输出等关键功能。该文件负责协调种群生成、嗅觉搜索、视觉定位、适应度评估等核心模块的协同工作，并管理整个优化过程的执行逻辑与终止条件，最终输出优化结果和性能统计信息。同时，该文件还集成了数据可视化功能，为用户提供直观的算法行为分析。