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，FA）是一种受自然界萤火虫发光行为启发的智能优化算法。该算法通过模拟萤火虫个体间的吸引和移动机制来解决优化问题，特别适用于连续空间中的参数优化。

在支持向量机（SVM）模型的应用中，参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）的选择直接影响模型性能。传统网格搜索方法效率较低，而萤火虫算法能够更高效地在参数空间中进行全局搜索。

算法的核心思想基于三个原则：萤火虫的吸引力与其亮度成正比；亮度由目标函数值决定；萤火虫会向更亮的同伴移动。在MATLAB实现中，通常包含以下几个关键步骤：

初始化阶段：随机生成萤火虫位置（即参数组合），计算初始亮度（适应度值）。

迭代过程：每只萤火虫根据亮度比较决定移动方向，同时考虑距离衰减因素。亮度较低的个体会向亮度较高的个体靠近。

参数更新：通过动态调整移动步长来平衡探索与开发能力，避免早熟收敛。

终止条件：达到最大迭代次数或满足精度要求后停止。

相比粒子群优化（PSO）算法，萤火虫算法在解决多峰优化问题时表现更优，因为它能够维持更好的种群多样性。该算法已成功应用于SVM参数优化、神经网络训练、工程优化设计等多个领域。

MATLAB实现时需要注意参数设置，包括种群规模、最大迭代次数、光吸收系数等。合理的参数配置能显著提高算法收敛速度和优化质量。