萤火虫算法的参数包括距离衰减系数、步长系数、随机扰动系数    肇庆登高车,  肇庆登高车出租, 肇庆登高车租赁   距离衰减系数决定萤火虫的感知范围，步长系数决定萤火虫每一步飞行的步长，随机扰动系数决定算法的随机性。因此，算法中的系数物理含义非常明确，方便工程人员进行系数调整，提升算法效果。萤火虫算法于２００８年提出，优化性能很强，但是仍然存在不足之处。对基本萤火虫算法进行了改进。

　　　（１）萤火虫的编码方式．受生物启发的智能算法始于遗传算法，遗传算法的种群个体是一般是采用二进制编码。受到遗传算法编码的启发，学者们将萤火虫使用二进制进行编码，提出二进制萤火虫算法。将二进制萤火虫算法用于优化问题，表现好于基本萤火虫算法和遗传算法，可能是因为萤火虫位置的二进制编码增加了萤火虫种群的多样性和搜索的多样性，避免了算法的早熟收敛。基本萤火虫算法使用实数向量进行位置编码是一种简化的人类视角的方法，会导致萤火虫算法迭代过程中萤火虫多样性差，容易早熟。萤火虫的编码方式会对萤火虫算法的性能产生影响，更加复杂的编码方式经过实验验证会提升萤火虫算法的寻优性能。

　   （２）萤火虫箅法控制参数的自适应改进。萤火虫算法的三个控制参数物理意义明确，直接影响算法的性能，但是固定的参数在优化过程中表现比较差，并且解决不同的优化问题时需要调整算法的参数才能寻到比较优的解，给算法的使用带来不便。利用混沌序列的动态遍历特性调节距离衰减系数和随机扰动项权重系数提升了算法的寻优性能。使用混沌序列映射来调４节飞行步长系数和距离衰减系数，改进了算法的寻优效杲。混沌序列的本质是对系数空间的遍历，增加了算法的无序性，降低了算法的搜索效率，增加了萤火虫种群的多样性。提出根据每只萤火虫的历史信息和当前位置信息来确定随机步长的策略。启发式算法的规则包含了对瘦索空间的先验知识。萤火虫算法中使用指数衰减函数计算萤火虫间吸引度隐含的知识是搜索空间足够大并且亮度会迅速衰减。所以一只萤火虫只能被周围的萤火虫所吸引，导致萤火虫算法全局搜索能力差，针对萤火虫算法这一缺点，提出直接移动策略，如果一只萤火虫和与之比较的萤火虫亮度接近，那么萤火虫直接飞向全局最优的萤火虫。使用基于迭代次数的自适应步长系数，并且使用反比例函数代替指数函数计算吸引度。随着迭代次数的增加，自适应飞行步长系数不断减小。但是步长系数的取值需要考虑到适应度函数在搜索空间的函数值分布。过大的步长系数会造成搜索过程震荡，不能收敛；过小的步长系数会造成搜索效率低。自适应步长系数基于迭代次数，期望能够提高算法的收敛精度，并不能对搜索空间的大小体现适应性。

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　　（３）萤火虫随机项随机分布的改进。使用Ｌｅｖｙ飞行代替基本萤火虫算法中的高斯隨机分布。Ｌｅｖｙ飞行是一种随机游走：方法，研究表明大量自然界和人类世界事物的移动满足ｌｅｖｙ飞行模式。基于Ｌｅｖｙ飞行的萤火虫算法搜索效率和搜索精度好于基本萤火虫算法。

　　（４）萤火虫算法的种群分割。提出基于多种群的萤火虫优化算法，将萤火虫种群分为几个子种群，每个子种群独立使用不同的算法系数进行寻优，建立决策层实现各个子种群的个体交流。使用多种群萤火虫算法是为了降低算法的时间复杂度。萤火虫算法的计算复杂度是〇，算法计算复杂度较高，有必要降低算法的计算复杂度。但是直接将萤火虫种群划分成多个子种群并且子种群间交流机制很弱会导致萤火虫算法退化，导致算法的全局搜索能力减弱，搜索精度降低。

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