蛾群优化算法 Matlab 实现

蛾群优化算法 Matlab 实现

蛾群优化算法（Firefly Algorithm，FA）是一种基于自然光现象的启发式优化算法，其源于萤火虫之间发生的交互互动。其在多个领域中被应用，如工程设计、图像处理、神经网络训练等。

本文将介绍如何使用 Matlab 实现蛾群优化算法，并给出相应的源代码。

蛾群优化算法的基本思路

蛾群优化算法的基本思路是模拟萤火虫的行为，通过发光吸引其他萤火虫，从而实现寻找最优解的目标。在算法中每个萤火虫都代表一个解，而萤火虫的亮度则代表解的适应度值。

在 FA 算法中，萤火虫之间的亮度是一个重要的因素，亮度越高说明解越优，其他萤火虫会向该方向移动，并不断更新自己的位置和亮度。同时，萤火虫的移动距离也受到距离和亮度的限制。

蛾群优化算法的 Matlab 实现

下面给出蛾群优化算法的 Matlab 实现过程，包括初始化、计算亮度、更新位置等过程。

1. 初始化

在 FA 算法中，需要设置一些参数来控制算法的收敛速度和搜索空间等。其中包括萤火虫数量、迭代次数、初始位置范围、亮度因子等。

% 初始化参数
n = 50; % 萤火虫数量
maxGen = 100; % 迭代次数
alpha = 0.2; % 亮度因子
beta0 = 2; % 初始 beta 值
gamma = 1; % 收缩因子

% 设置搜索空间
L = [-5,-5]; % 搜索空间下限
U = [5,5]; % 搜索空间上限

% 初始化萤火虫位置和亮度
x = rand(n,2) .* (U-L) + L;<