萤火虫算法优化（FA）——附带MATLAB代码

萤火虫算法优化（FA）——附带MATLAB代码

萤火虫算法是一种基于自然现象的优化算法，它的初始版本是由Xin-She Yang在2008年所提出。该算法基于萤火虫相互吸引和排斥行为的模拟，用于解决各种优化问题，如函数优化、参数优化等。

萤火虫算法的基本原理是：每个萤火虫都有一定的亮度和位置，亮度表示了其适应度等级，位置则是一个解向量，表示了解的空间分布状态。萤火虫之间通过亮度相互吸引，距离相互排斥，从而实现全局最优解搜索。算法的优点在于其简单性、高效性和易于并行化，尤其适合用于多维度的优化问题。

MATLAB代码：

以下是萤火虫优化算法的MATLAB代码示例，该代码可以求解一些基本函数的最小值。首先定义求解目标函数，此处以rosenbrock函数为例，其MATLAB代码如下：

function f = rosenbrock(x)
f = sum(100*(x(2:end)-x(1:end-1).^2).2+(1-x(1:end-1)).^2);

接下来是萤火虫算法的主程序：

function [bestsol, bestval, fcount] = FA(costfunc, dim, popsize, maxiter, lb, ub, alpha, betamin, gamma)
if nargin < 9, gamma = 1; end
if nargin < 8, betamin = 0.2; end
if nargin < 7, alpha = 0.5; end
if nargin < 6, ub = 5; lb = -5; end
if nargin <