萤火虫算法是一种受萤火虫的闪烁行为启发的元启发式优化算法，旨在解决持续优化问题。
萤火虫算法原理
在萤火虫算法中，给定优化问题的目标函数与这种萤火虫尾部光强度相关联。在优化的意义上，如果我们将萤火虫视为答案，那么萤火虫的吸引力和运动可以激发优化算法，遵循算法就可以得到最优解。
在萤火虫算法中，一个随机生成的可行解，称为萤火虫，将根据它们在目标函数中的表现分配一个光强度。该强度将用于计算萤火虫的亮度，这与它的光强度成正比。对于最小化问题，具有最小功能值的解决方案将被分配最高光强度。一旦分配了解决方案的光强度，每只萤火虫将跟随具有更好光强度的萤火虫。对于最亮的萤火虫，它将通过在其附近随机移动来执行本地搜索。
该算法模仿萤火虫如何使用闪光灯进行交互。该算法假设所有萤火虫都是男女皆宜的，这意味着任何萤火虫都可以被任何其他萤火虫吸引；萤火虫的吸引力与其亮度成正比，这取决于目标函数。萤火虫会被更亮的萤火虫吸引。此外，根据平方反比定律，亮度会随着距离的增加而降低。
萤火虫算法与元启发式求解算法
萤火虫使用它们的闪烁特性进行交流。大约有2000种萤火虫具有自己独特的闪光模式。它们通常会产生具有特定模式的短暂闪光。
这种闪光模式的通讯被用来吸引它们的伴侣，也用来警告捕食者。根据光的图案，合适的伴侣将通过模仿相同的模式或以特定的模式回应来进行交流。因此，萤火虫发出的闪光会在闪光可视范围内得到周围萤火虫的响应。
自然选择和适者生存是早期元启发式算法背后的主要思路。由于复杂的算法建模，确定性求解方法的实现非常具有挑战性，这反过来又催生了元启发式求解算法。
元启发式算法是优化问题的近似解决方法，它在算法机制中使用具有“有根据的猜测”的随机性属性，并尝试通过迭代从随机生成的一组可行解决方案中提高解决方案的质量。
尽管元启发式算法不能保证最优性，但它们经过测试可以给出合理且可被接受的解决方案。
此外，元启发式算法的优点是不受问题行为影响，这使得它们在许多应用场景中都很有用。
