这个简化的Matlab演示代码展示了如何使用Hybrid Firefly –遗传算法解决全局优化问题。 此混合算法是混合萤火虫–遗传算法的简化版本，旨在解决Zervoudakis K.，Tsafarakis S.，Paraskevi-Panagiota S.（2020）提出的一种新的混合萤火虫–遗传算法，用于解决离散产品线设计问题。最佳产品线设计问题。 在：Matsatsinis N.，Marinakis Y.，Pardalos P.（eds）学习和智能优化中。 LION2019。计算机科学讲座，第11968卷。ChamSpringer。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

混合灰狼优化算法，萤火虫优化算法python

• 一种混合元启发式优化算法，结合了萤火虫和粒子群算法的优点。 •通过控制先前的全局最佳适应度值，提出一种局部搜索策略。 请引用： İbrahim Berkan Aydilek，用于计算昂贵数值问题的混合萤火虫和粒子群优化算法，应用软计算，第 66 卷，2018 年 5 月，第 232-249 页

混合萤火虫——全局优化的遗传算法 这个简化的 Matlab 演示代码展示了如何使用混合萤火虫 - 遗传算法来解决全局优化问题。这种混合算法是混合萤火虫 - 遗传算法的简化版本，旨在解决 Zervoudakis K.、Tsafarakis S.、Paraskevi-Panagiota S. (2020) 中的离散产品线设计问题。最优产品线设计问题。在：Matsatsinis N.、Marinakis Y.、Pardalos P.（编辑）学习和智能优化。LION 2019。计算机科学讲义，第 11968 卷。Springer, Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

•一种混合元启发式优化算法，结合了萤火虫和粒子群算法的优点。 •通过控制先前的全局最佳适应值提出局部搜索策略。 请引用： İbrahim Berkan Aydilek，一种用于计算昂贵的数值问题的混合萤火虫和粒子群优化算法，应用软计算，第 66 卷，2018 年 5 月，第 232-249 页

混合萤火虫和粒子群优化，是一种元启发式搜索优化算法，可以对非线性问题搜索最优解，收敛速度快，不会陷入局部最优