高斯变异的萤火虫群优化算法

资 源 简 介

高斯变异的萤火虫群优化算法

详 情 说 明

高斯变异的萤火虫群优化算法（Gaussian Mutation-based Firefly Algorithm）是一种改进的智能优化算法，它结合了经典的萤火虫群优化（FA）与高斯变异策略，旨在提升算法的全局搜索能力和收敛速度。

算法核心思路 萤火虫吸引机制：萤火虫根据亮度互相吸引，亮度较低的个体向亮度较高的个体移动，模拟自然界中萤火虫的求偶行为。亮度通常与目标函数值相关，函数值越优（如更小），亮度越高。 高斯变异操作：在迭代过程中，对萤火虫的位置引入高斯随机扰动。高斯变异的均值和方差可调，通过小幅随机扰动帮助算法跳出局部最优，增强探索能力。 自适应参数调整：随着迭代进行，逐步减小吸引力和变异强度，使算法后期更注重局部精细搜索。

测试函数的作用 测试函数（如Sphere、Rosenbrock等）用于验证算法性能，涵盖单峰、多峰、高维等不同场景。通过对比收敛速度和精度，评估高斯变异策略的有效性。

优势与适用场景 适合连续优化问题，如工程参数调优、机器学习超参数搜索。 高斯变异平衡了探索（全局搜索）与开发（局部优化），避免早熟收敛。 实现简单，但需合理设置变异参数（如方差）以避免过度随机化。

扩展思考 可进一步结合其他策略，如莱维飞行（Lévy Flight）增强长距离跳跃能力，或混合梯度信息加速收敛。