基于萤火虫算法的最优目标函数求解（附Matlab代码）

最新推荐文章于 2025-12-01 15:03:58 发布

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基于萤火虫算法的最优目标函数求解（附Matlab代码）

萤火虫算法（Glowworm Swarm Optimization，简称GSO）是一种群体智能算法，通过模拟萤火虫闪烁行为和相互吸引作用来寻找全局最优解。本文将介绍如何使用Matlab实现基于萤火虫算法的最优目标函数求解，并提供相应的源代码。

问题描述

给定一个目标函数 $f (x, y)$ ，其中

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实现萤火虫算法_多目标_多目标萤火虫_萤火虫_matlab_萤火虫算法

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实现萤火虫算法，主要是优化算法，用于寻找多目标时的最优值，效果比

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萤火虫算法路径优化，萤火虫算法求解TSP问题，萤火虫算法求解目标函数最小值

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基于MATLAB编程的萤火虫算法，求解TSP路径问题，代码详细注释，可以直接运行

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松间沙路的博客

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【智能优化算法】基于萤火虫算法求解多目标优化问题MOFA附Matlab代码

qq_59747472的博客

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1 简介自然界中多数种类的萤火虫都有发光的特性，基本萤火虫算法即是通过模拟自然界中萤火虫的发光行为构建的智能优化算法，其假设：（１）算法中的萤火虫没有性别之分，每一只萤火虫都可被其他萤火虫个体吸引。（２）萤火虫自身的光亮程度与对其他萤火虫的吸引程度成正比例关系，并且，随着距离增大其吸引程度减少。（３）萤火虫亮度与优化目标函数的性质相关。在基本萤火虫算法中，搜索和优化过程模拟的是萤火虫个体的吸引和移动过程，用优化目标函数值的大小来衡量萤火虫个体位置的优劣，个体位置的优胜劣汰过程也即求解算

基于 MATLAB 的遗传优化萤火虫算法解决多目标优化问题

2301_79326559的博客

08-08

209

以一个简单的二维空间中的多目标优化问题为例，我们需要最小化两个目标函数 f1(x) 和 f2(x)，其中 x = [x1, x2] 为决策变量。综上所述，基于 MATLAB 的遗传优化萤火虫算法是一种有效的多目标优化方法，可应用于各种实际问题的求解。通过不断探索和改进算法，我们可以提高优化效果和收敛速度，为解决复杂的多目标优化问题提供有力支持。需要注意的是，萤火虫算法是一种启发式算法，其效果受到参数设置和初始种群的影响。（2）更新萤火虫位置：根据萤火虫之间的吸引度和移动规则，更新每个萤火虫的位置。

【运筹优化】SCSO沙丘猫群优化算法求解无约束多元函数最值(Java代码实现)

知不足而奋进，望远山而前行

06-09

2万+

本文以求解二元函数最小值为例，如果需要求解多元函数，只需要修改以下变量即可：求解结果搜索过程可视化

基于萤火虫结合遗传算法求解单目标优化问题附matlab代码

10-16

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【智能优化算法-遗传算法】 3.内容：基于萤火虫结合遗传算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

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基于萤火虫算法改进的帝国竞争算法多目标优化，帝国竞争算法求解多目标函数组合最小值，代码有注释

05-30

基于MATLAB编程的萤火虫优化帝国竞争算法，利用萤火虫的更新公式对帝国竞争的算法的更新公式进行更新，兼有帝国竞争和萤火虫的特点，算法可以多多目标函数进行权重组合优化，求解目标函数的最小值，代码注释详细，...

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【哈里斯鹰算法】基于萤火虫算法结合哈里斯鹰算法求解单目标问题附matlab代码(HHO-HGSO).zip

04-28

【哈里斯鹰算法】基于萤火虫算法结合哈里斯鹰算法求解单目标问题附matlab代码(HHO-HGSO)

【优化求解】基于遗传算法结合萤火虫算法求解多目标优化问题含Matlab源码

qq_59747472的博客

01-29

1050

1 简介综合遗传算法和萤火虫算法,根据层接近度和分支距离设计适应度函数,根据萤火虫位置的更新进行遗传操作,从而减少冗余的测试用例,提高算法收敛性. 萤火虫算法自２００５年在ＩＥＥＥ群体智能会议上首次提出以来，因在探测多束源定位、群体机器人应用、有害气体泄漏或核泄漏检测以及多模态优化问题等方面得到较好的应用而很快引起国内外学者的广泛关注，成为智能计算领域一个新的研究热点。 2 部分代码 %子函数 %更新萤火虫位置 %采用支配关系代替亮度关系 function[pop]=

基于遗传算法和萤火虫算法的多目标优化问题求解

2301_79326254的博客

08-07

248

萤火虫算法又称为萤火虫群算法，是一种基于自然萤火虫群行为的优化算法。本文介绍了一种基于遗传算法和萤火虫算法的多目标优化问题求解方法，并给出了相应的Matlab源代码。本文介绍了一种基于遗传算法和萤火虫算法的多目标优化问题求解方法，并给出了相应的Matlab源代码。其中，参数pop是种群大小，gen是迭代次数，x1和x2是搜索范围，beta是萤火虫算法的一个参数，gamma是萤火虫算法的另一个参数。这个方法是一种混合算法，结合了遗传算法和萤火虫算法的优点，可以获得更好的优化结果。

萤火虫算法（Firefly Algorithm）

weixin_43736639的博客

03-02

1万+

1.萤火虫的行为萤火虫闪烁的光芒在热带和温带地区的夏季天空中是一道令人惊叹的风景。大约有两千种萤火虫，大多数萤火虫会发出短暂而有节奏的闪光。闪光的模式对于特定物种来说往往是独一无二的。闪光是由生物发光过程产生的，这种信号系统的真正功能仍在争论中。然而，这种闪光的两个基本功能是吸引交配伙伴（交流）和吸引潜在猎物。此外，闪光还可以作为一种保护性警告机制。有节奏的闪光、闪光的频率和时间构成了将两性联系在一起的信号系统的一部分。在同一物种中，雌性萤火虫对雄性萤火虫独特的闪光模...

神经网络----萤火虫算法

qq_46405564的博客

04-07

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这周新学的萤火虫算法，写个笔记加深理解，嘤嘤嘤。 1、自然界中的萤火虫； 2、萤火虫算法简介； 3、基本GSO算法； 4、基本FA算法； 1.自然界中的萤火虫萤火虫生理结构十分特殊，它腹部的末端内充满了许多含磷的发光质及发光酵素，这些含磷的发光质及发光酵素，会在萤火虫腹的部发出一闪一闪的微弱亮光。萤火虫发出的亮光，主要是为了发送信号，萤火虫在求偶、警戒、诱捕等都是用这种方式。 2.算法简...

基于萤火虫算法的线性规划求解matlab程序

weixin_47365903的博客

11-29

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萤火虫，别名火金姑，大多数的萤火虫都会发光，因为它们体内有专门的发亮细胞，发出光亮是它们的基本能力。算法的提出时间不长，对算法的改进和优化仍然处于初级阶段，但基本的FA算法足以被用来求解几乎所有领域科学和工程，如调度问题、旅行商问题、语义组成等领域。亮度强的萤火虫会吸引亮度弱的萤火虫，亮度弱的个体会移动到亮度强的个体周围。局部搜索能力强，可以精准定位局部最优解。FA算法的中心思想就是，所有个体都飞向比自己更亮的个体四周，飞行的最后结果就是所有的个体都围在了亮度最强的个体的四周，从而达到算法求解的目的。

萤火虫算法_萤火虫算法（一）

weixin_39825259的博客

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点击上方“蓝字”关注我们萤火虫算法(Firefly Algorithm)是一种以自然为灵感的启发式优化算法，其灵感来自于萤火虫闪烁的行为。萤火虫种类繁多，主要分布在热带地区。大多数萤火虫在短时间内产生有节奏的闪光。这种闪光是由于生物发光的一种化学反应，萤火虫的闪光模式因种类而异。闪光的目的是作为一个信号系统，以吸引其他的萤火虫。萤火虫算法(FA)是基于萤火虫的闪光行为，算法假设：萤火虫...

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