萤火虫算法 CS PSO

资 源 简 介

萤火虫算法 CS PSO

详 情 说 明

萤火虫算法（Firefly Algorithm）是一种基于自然界萤火虫发光行为启发的群体智能优化算法。该算法模拟萤火虫通过发光强度吸引同伴的特性，在解空间中进行搜索和优化。

与粒子群优化（PSO）相比，萤火虫算法有以下特点： 吸引力机制：萤火虫根据亮度相互吸引，亮度与目标函数值相关 距离相关：吸引力随距离增加而减弱 随机移动：在向更亮萤火虫移动时加入随机因素

在优化SVM参数（如核函数参数c和g）的应用中： 每个萤火虫代表一组c和g参数的组合 亮度由SVM的分类性能（如准确率）决定 算法通过迭代寻找最优的参数组合

MATLAB实现的关键步骤包括： 初始化萤火虫位置（参数组合） 计算各萤火虫亮度（模型评估） 根据亮度更新萤火虫位置（参数调整） 重复迭代直到满足停止条件

这种优化方法能有效避免传统网格搜索的高计算成本，在保持分类性能的同时显著提高参数选择的效率。