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）

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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⚡🔎✨

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💂♨️👨‍🎓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');

📜📢🌈参考文献🌈📢📜

[1]兰回归,李英海,李清清,孟虹池,杨苑.基于改进萤火虫算法的水库多目标调度决策研究[J].人民长江,2022,53(09):195-201.DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2022.09.030.