机器学习实战应用案例100篇（十五）-萤火虫算法从原理到实战应用案例

Posted 2022-04-17 文宇肃然

萤火虫算法(原理)

1 算法简介

萤火虫算法（Firefly Algorithm，FA）是在2008 年由英国剑桥学者Yang 提出的一种新型启发式智能优化方法，其基本思想来源于萤火虫成虫利用发光的生物学特性而表现出来的觅食、求偶、警戒等社会性行为。

该算法根据萤火虫的位置刻画萤火虫个体的自身亮度和对其它萤火虫的吸引度的大小，萤火虫的亮度越高，说明其所处的位置越好，吸引度就越大。

每个萤火虫根据其邻域结构内同伴的亮度和吸引度进行移动更新，从而实现位置优化的目的。

为了简单起见，可以将这些发光特征理想化为以下三条规则：

1. 所有的萤火虫都是不分性别的，所以一只萤火虫会被其他萤火虫吸引，而不管它们的性别是什么；

2. 吸引力与它们的亮度成正比，因此对于任何两只闪烁的萤火虫，较弱的那只会向较亮的那只移动；吸引力与亮度随着距离的增加而减少，如果没有比萤火虫更亮的萤火虫（亮度相同），它就会随机移动；

3. 萤火虫的亮度或光强受要优化的目标函数