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。 00 目录 1 萤火虫算...
不了解萤火虫算法可以先看看优化算法笔记(十)萤火虫算法实现代码前需要先完成优化算法matlab实现(二)框架编写中的框架的编写。 文件名描述 ..\optimization algorithm\frame\Unit.m 个体 ..\optimization algorithm\frame\Algorithm_Impl.m 算法主体 以及优化算法matlab实现(四)测试粒子群算法中的测试函数、函数图像的编写...
首先,FA算法采用全吸引模型,由于FA算法中每只萤火虫都会被其他更亮的萤火虫吸引,吸引次数过多将导致收敛较慢,计算复杂度高; 同时,萤火虫算法的随机扰动步长α和吸引力步长β0是固定值,若取值较小,将使得算法过早成熟,陷入局部最优,若过大可能导致后期出现震荡或跳出最优解,因此该值应该根据不同阶段的需要动态调整;...
一、萤火虫算法(FA)简介 萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)是Yang等人于2009年提出的一种仿生优化算法。 参考文献:田梦楚, 薄煜明, 陈志敏, et al. 萤火虫算法智能优化粒子滤波[J].自动化学报, 2016, 42(001):89-97. 二、单仓库多旅行商问题SD-MTSP 单仓库多旅行商问题(Single-Depot Multiple Travelling Salesm...
在本文中,我将向你介绍如何使用萤火虫算法(Firefly Algorithm)来优化BP神经网络,并使用Matlab来实现这一过程。萤火虫算法是一种启发式优化算法,通过模拟萤火虫之间的闪烁行为来寻找全局最优解。结合BP神经网络,我们可以更好地优化网络的权重和偏置,提高网络的性能。
实现代码前需要先完成优化算法matlab实现(二)框架编写中的框架的编写。 以及优化算法matlab实现(四)测试粒子群算法中的测试函数、函数图像的编写。 萤火虫算法的个体没有独有属性。 萤火虫算法个体 文件名:..\optimization algorithm\algorithm_firefly\FA_Unit.m ...
(完整版)萤火虫算法,matlab代码%%算法说明:荧火虫算法 clc; %清屏 clear all; %清除变量 format long; %确定精度 %%各参数初始化开始 domx=[-5.12,5.12;-5.12,5.12]; % domx=[-2.048,2.048;-2.048,2.048]; %解空间 rho=0.4; %荧光素挥发因子 gamma=0.6; %适应度提取比例 beta=0.08; %邻域变化率 ...
🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 算法基本思想描述如下:在群体中,每个萤火虫个体被随机分布在目标函数定义的空间中,初始阶段,所有的萤火虫都具有相同的荧光素值和动态决策半径。其中,每个萤火虫个体根据来自动态决策半径内所有邻居萤火虫信号的强弱来决定其移动的方向。萤火虫的动态决策...
在MATLAB中,针对萤火虫算法的改进方法有很多,以下是一些常见的改进方法: 多目标优化:将萤火虫算法扩展成适用于多目标优化问题的版本,通过引入适应度函数的权重方法或Pareto支配关系,使算法能够同时优化多个目标。 参数自适应机制:引入自适应机制,如自适应的移动步长和自适应的闪烁频率,通过监测萤火虫的局部搜索能力和全局搜...
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...