传统的小波神经网络以梯度下降法训练网络，而梯度下降法易导致网络出现收敛早熟、陷入局部极小等问题，影响网络训练的精度。文章将萤火虫算法用于训练小波神经网络，在全局内搜寻网络的最优参数。为了提高萤火虫算法参数寻优的能力，在训练过程中自适应调节γ值。同时利用高斯变异来提高萤火虫个体的活性，在保证收敛速度的同时避免算法陷入局部极小。将优化后的小波神经网络用于短期负荷预测，实验证明改进后的预测模型非线性拟合能力较强、预测精度较高。

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一本综合性的描述概述萤火虫算法的英语文档。包含有具体的引言，算法介绍，相关的研究以及应用。全本PDF共45页

【路径规划】基于萤火虫算法求解旅行商问题matlab源码.zip

为提高医学图像分割的效果，针对二维Tsallis熵阈值法图像分割效果受参数q选择的影响，提出一种基于云模型萤火虫算法优化二维Tsallis熵的医学图像分割算法。首先，将云模型引入萤火虫算法，提高萤火虫算法的收敛速度和寻优能力；其次，选择均匀性测度作为医学图像分割的评价指标，运用CMFA算法对二维Tsallis熵阈值法参数q进行自适应寻优。研究结果表明，与FA-Tsallis和Tsallis相比较，CMFA-Tsallis的均匀性测度最高，分割出来的结果边界清晰，从而证明本算法的有效性。

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萤火虫matlab代码MATLAB 中的萤火虫算法 (FA) 这是萤火虫算法 (FA) 在 MATLAB 中的实现。 有关更多信息，请访问以下 URL： 引用此作品 您可以按如下方式引用此代码： Mostapha Kalami Heris，MATLAB 中的萤火虫算法 (FA)（网址：），Yarpiz，2015 年。

针对互信息配准方法中目标函数因存在多极值而容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于萤火虫算法改进优化策略的互信息医学图像配准算法。该算法使用归一化互信息作为相似性测度,用萤火虫所处位置来表示配准参数,根据每个萤火虫的位置计算互信息函数值并将其作为当前萤火虫的亮度,通过亮度和吸引度的迭代更新来寻找互信息函数取最优解时的最佳配准参数。实验结果表明,该方法克服了互信息函数容易陷入局部最优的问题,有效地提高了配准精度。

萤火虫算法的初步实现，算出测试函数的最优值