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萤火虫算法
一种元启发式优化算法，灵感来源于萤火虫的闪烁行为，用于在复杂搜索空间中寻找最优解。
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光强度
衡量萤火虫吸引力的指标，与其解的质量成正比，用于引导其他个体的移动。
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吸引距离
两只萤火虫之间计算的欧几里得距离或其他度量，用于确定相互影响力和吸引概率。
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光吸收系数
控制光强度随距离衰减的伽马参数，调节萤火虫之间吸引范围的大小。
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随机化因子
引入萤火虫移动随机性成分的阿尔法参数，用于避免局部最优并促进探索。
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萤火虫移动
位置更新方程，结合向更亮萤火虫的吸引力和随机移动，以探索解空间。
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搜索空间
包含优化问题所有可能解的多维域，由萤火虫算法进行探索。
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算法收敛
萤火虫逐渐向搜索空间最优区域聚集的过程，形成群体聚合的现象。
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探索与利用
在发现新的解空间区域与利用已识别的有前景解之间的动态平衡。
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萤火虫种群
代表候选解的模拟智能体集合，其集体演化引导最优解的搜索。
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多目标萤火虫算法
基础算法的扩展，用于同时处理优化问题中多个相互冲突的目标函数。
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参数自适应
在执行过程中动态调整alpha、beta和gamma参数的机理，以改善收敛性能。
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