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⛄ 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。萤火虫的动态决策半径会随着在它范围内萤火虫个体的数目而变化，每个萤火虫的荧光素也会随着决策半径内萤火虫个体的数目而改变。萤火虫群优化算法是无记忆的，无需目标函数的全局信息和梯度信息，具有计算速度快，调节参数少，易于实现等特点。萤火虫进化过程中，每次迭代都由萤火虫的部署(初始化)、荧光素更新阶段、移动概率计算阶段、位置更新阶段、邻域范围更新阶段五个部分组成，现分别介绍如下：
1、萤火虫的部署(初始化)
2、荧光素更新阶段
3、移动概率计算阶段
4、位置更新阶段
5、邻域范围更新阶段
⛄ 部分代码
%% 清空环境
clc
clear
%读取数据
loaddata
z=data';
n=length(z);
fori=1:6;
sample(i,:)=z(i:i+n-6);
end
%训练数据和预测数据
input_train=sample(1:5,1:1400);
output_train=sample(6,1:1400);
input_test=sample(1:5,1401:1483);
output_test=sample(6,1401:1483);
%节点个数
inputnum=5;
hiddennum=3;
outputnum=1;
%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%构建网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
d=22;
Lb=zeros(1,d); % 萤火虫活动范围的下限
Ub=2*ones(1,d); % 萤火虫活动范围的上限
u0=Lb+(Ub-Lb).*rand(1,d);%u0相当于cs的nest(i,:)
para=[20200.250.201];
[nbest]=ffa_mincon(u0,Lb,Ub,para,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);
x=nbest;
%网络进化参数
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
%net.trainParam.goal=0.00001;
%网络训练
[net,per2]=train(net,inputn,outputn);
%% BP网络预测
%数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
an=sim(net,inputn_test);
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);
error=test_simu-output_test;
E=mean(abs(error./output_test))
plot(output_test,'b*')
holdon;
plot(test_simu,'-o')
title('结果','fontsize',12)
legend('实际值','预测值')
xlabel('时间')
ylabel('比较')
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]郭晨霞,刘佑祺,杨瑞峰.基于萤火虫算法优化BP神经网络的光强度补偿方法[J].电子测量技术,2021,44(13):6-10.
