融合多策略的萤火虫算法求解多目标优化问题（Matlab代码实现）

news2025/1/16 15:46:09

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🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁

2008 年 Yang 根据自然界中萤火虫的发光行为提出了萤火虫算法(Firefly Algorithm, FA)，FA 作为一种新的元启发式算法被大范围地应用于多个领域。萤火虫利用自身发出的光作为信号吸引其他萤火虫，而萤火虫的吸引力由发光的节奏、频率和被观察到的时间决定，当一个萤火虫光亮较高时就有可能吸引另一个光亮较弱的萤火虫向其移动，最亮的萤火虫则做随机移动，在此过程中萤火虫自身位置随之改变。若将萤火虫所在位置表示问题空间的可行解，以萤火虫发光的亮度为目标函数，通过萤火虫群体的移动实现对目标函数寻优。

✨🔎⚡运行结果⚡🔎✨

💂♨️👨‍🎓Matlab代码👨‍🎓♨️💂

clear;
clf;

problem = @(x) problemfunc(x);
nvar = 2;

bound.xmin = -5;
bound.xmax = 5;

param.itermax = 75;
param.npop = 50;
param.gamma = 1;
param.beta0 = 1;
param.alpha = 0.2;
param.damp = 0.9;
param.scale = (bound.xmax-bound.xmin);

FA(problem, nvar, bound, param)

% [X,Y] = meshgrid(bound.xmin:0.01:bound.xmax, bound.xmin:0.01:bound.xmax);
% surf(X,Y,-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(X.^2+Y.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*X)+cos(2*pi*Y)))+exp(1)+20, 'EdgeColor','none');
% view(-33,72); saveas(gcf, 'Ackley2.png');