飞蛾扑火优化算法的理论分析与MATLAB性能仿真

引言：
飞蛾扑火优化算法是一种启发式优化算法，灵感来源于飞蛾扑火的行为。该算法通过模拟飞蛾扑火的过程，以寻找最优解为目标。本文将对飞蛾扑火优化算法进行理论分析，并使用CEC2017测试函数对其性能进行MATLAB仿真。

1. 算法原理
   飞蛾扑火优化算法基于以下观察：飞蛾在夜晚被强光源吸引，并倾向于向光源飞行，即使这意味着最终会被灼伤。这种行为启发了飞蛾扑火优化算法的设计。

算法的基本思想是将搜索空间视为光源，每个飞蛾表示一个候选解。算法的执行过程如下：

1. 初始化一群随机生成的飞蛾作为初始解。

2. 计算每个飞蛾对应解的适应度值（即目标函数值）。

3. 选择适应度最好的飞蛾作为全局最优解。

4. 对于每个飞蛾，根据其与全局最优解的距离和一个随机项来更新其位置。

5. 重复步骤2至4，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数）。

6. 代码实现
   以下是使用MATLAB实现的简化版本的飞蛾扑火优化算法的源代码：

function [bestSolution, bestFitness]