基于模拟退火机制的多种群萤火虫算法

　　针对传统萤火虫算法（FA）中存在的过早收敛和易陷入局部最优解等问题，提出了一种基于模拟退火机制的多种群萤火虫算法（ MFA_SA）：将萤火虫种群平均分为参数不同的多个子种群。为了防止算法陷入局部最优解，利用模拟退火机制大概率接受较好的解，小概率接受较差的解。同时，在种群寻优的过程中引入可变的距离权重，通过萤火虫算法的迭代次数动态调整萤火虫的“视野”范围。利用5个标准测试函数对该算法进行了对比仿真测试，结果表明，该算法在4个测试函数中均能寻找到全局最优解，并且在最优值、平均值、方差等指标上均比对比算法高出多个数量级，验证了新算法的有效性。