萤火虫算法中,每个萤火虫的位置代表了一个待求问题的可行解,而萤火虫的亮度表示该萤火虫位置的适应度,亮度越高的萤火虫个体在解空间内的位置越好。萤火虫个体之间,高亮度的萤火虫会吸引低亮度的萤火虫。在解空间内,每个萤火虫会像着亮度比自己高萤火虫飞行来搜寻更优的位置。亮度越大对其他的萤火虫的吸引度越大。同时,...
受萤火虫发光强度的启发,2008年,英国剑桥大学学者Xin-She Yang提出萤火虫算法(Firefly Algorithm, FA)。自然界中,萤火虫可以发出短促、有节奏的闪光。通常这种闪光仅在一定范围内可见。萤火虫通过闪光可以吸引异性和猎取食物。为了使算法更加简单,该算法只考虑了萤火虫强度的变化和吸引力这两个因素。 2. 萤火虫优化算法理...
萤火虫算法的主要步骤可以概括为下面的伪代码。 萤火虫算法伪代码 时间复杂度分析 就复杂度而言,基本上所有的元启发式算法都是较为简单的,并且容易付诸实施。从算法伪代码可以看出,当种群规模为NP,萤火虫算法有两个内部循环,一个外部循环用于G次迭代。这也就是说,萤火虫算法复杂度的极限值也就是O(NP^{2}G)。一般...
通过模拟萤火虫的闪烁行为,萤火虫算法能够在搜索空间中找到最优解。在未来的研究中,我们可以进一步探索萤火虫算法在其他领域的应用,如图像处理、生物信息学等,为实际问题提供更多的解决方案。 此外,对于萤火虫算法的优化和改进也是值得研究的方向。例如,我们可以尝试采用不同的初始化策略、引入局部搜索机制、与其他优化算法...
一、萤火虫算法的原理 萤火虫算法的基本原理来自于萤火虫之间的闪烁行为。在算法中,我们将每个萤火虫看作一个解,萤火虫的亮度则代表了解的优劣。亮度越高的萤火虫,其解的质量越好。算法通过模拟萤火虫之间的相互吸引和移动,使得萤火虫群体逐渐聚集到亮度较高的区域,从而找到近似最优解。 为了便于算法的设计,我们通常会做出...
萤火虫算法(firefly algorithm,FA)是英国学者Yang于2008年提出的一种元启发式算法[1]该算法通过模拟自然界中萤火虫个体之间相互吸引的理想化行为达到寻优目的,由于操作简单,需要调整的参数少且性能优越,一经提出便受到国内外研究人员的关注,广泛应用于计算机科学、复杂方程求解、结构和工程优化领域。
2. 算法说明 萤火虫算法（F-算法）由 X-Sh. Yang 于 2007 年在英国剑桥大学提出，并立即引起了优化研究人员的注意。 萤火虫算法是群体智能算法家族的一部分，最近在解决优化问题方面取得了令人印象深刻的成果。 特别是，萤火虫算法在求解连续和离散优化问题的能力。萤火虫算法基于真实萤火虫的闪烁特性，有三条规则。
1 萤火虫算法 1.1 算法的仿生原理 萤火虫算法是一种仿生群智能优化算法,是受萤火虫个体的发光行为启发而设计的,最早是由印度学者Krishnanand[1]等人于2005年提出的GSO(Glowworm Swarm Optimization),后来剑桥大学的Yang[2]也提出类似的算法,称为FA(Firefly Algorithm)。
(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...