MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】萤火虫群优化算法Firebug Swarm Optimization (FSO) Algorithm(附python和MATLAB 代码实现)

目录

前言

算法原理

萤火虫相关的生物行为

算法思想

数学模型

条件假设

算法特点

 算法流程

算法流程图

伪代码 

FA算法的实践经验

算法应用

代码实现

python

MATLAB 

全局最优引导的萤火虫算法

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前言

萤火虫优化算法（Firefly Algorithm，简称FA）‌是一种基于群体智能的优化算法，由‌剑桥大学的‌Xin-She Yang在2009年提出。该算法的灵感来源于自然界中萤火虫的行为特点，萤火虫通过发光来吸引配偶或猎物，通常光线越亮，越能吸引其他萤火虫。萤火虫优化算法通过模拟这种行为来寻找最优解。‌

算法原理

萤火虫算法（Firefly Algorithm）是一种启发式算法，灵感来自于萤火虫闪烁的行为。萤火虫的闪光，其主要目的是作为一个信号系统，以吸引其他的萤火虫。剑桥大学的Xin-She Yang（音译：杨新社）教授提出了萤火虫算法，其假设为：
萤火虫不分性别，这样一个萤火虫将会吸引到所有其他的萤火虫;吸引力与它们的亮度成正比，对于任何两个萤火虫，不那么明亮的萤火虫被吸引，因此移动到更亮的一个，然而，亮度又随着其距离的增加而减少;如果没有比一个给定的萤火虫更亮的萤火虫，它会随机移动。
亮度应与目标函数联系起来。萤火虫算法是以自然为灵感的启发式优化算法。