本文主要是介绍【MATLAB源码-第70期】基于matlab的萤火虫算法(FA)的栅格路径规划，输出最短路径和适应度曲线。，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
操作环境：
MATLAB 2022a
1、算法描述
萤火虫算法（Firefly Algorithm，FA）是由剑桥大学的Xin-She Yang在2008年提出的一种元启发式优化算法。该算法的灵感来源于萤火虫闪烁的行为特征，主要用于解决连续的优化问题。萤火虫算法模仿自然界萤火虫发光吸引配偶或猎物的行为，将萤火虫个体的亮度与待优化问题的目标函数相关联。
萤火虫算法的基本原理
萤火虫算法基于以下几个简化的规则：
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萤火虫的吸引力与亮度相关：在FA中，每个萤火虫的亮度代表解的质量（目标函数的值）。亮度越高的萤火虫对其他萤火虫具有较大的吸引力。
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亮度与目标函数相关：通常情况下，萤火虫的亮度与目标函数值成正比。在最小化问题中，目标函数的值越小，萤火虫看起来越亮。
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吸引力与距离相关：萤火虫的吸引力会随着距离的增加而减弱。通常使用指数衰减或其他函数来描述这种关系。
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移动行为：一个萤火虫会朝着更亮的萤火虫移动，如果周围没有更亮的萤火虫，它将随机移动。
算法步骤
萤火虫算法的基本步骤如下：
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初始化：随机生成一组萤火虫（解）的初始位置。
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评估亮度：根据目标函数计算每个萤火虫的亮度。
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更新位置：根据萤火虫间的相对亮度和吸引力，更新萤火虫的位置。
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迭代过程：重复评估亮度和更新位置的步骤，直至满足终止条件，如达到最大迭代次数或解的质量不再提升。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
略
4、MATLAB 源码获取
V
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