Glowworm Swarm Optimisation: GSO算法详解与实现

简介：
本文章详细介绍了Glowworm Swarm Optimization (GSO)算法的基本原理、工作流程及其应用，并提供了具体的实现方法。 萤火虫群优化（GSO）算法的详细说明与实现可以通过一个名为`glowworm.py`的Python文件来完成，并且可以参考相关的PDF文档《GSO报告》以及Powerpoint演示文稿《萤火虫Swarm.pptx》，这些材料提供了关于如何在Python中实现和应用GSO的具体指导。 群机器人技术是一种协调多机器人系统的方法，该方法由大量简单的物理机器人组成。在这种情况下，预期的集体行为是从机器人的相互作用及其与环境之间的互动产生的结果。而多峰优化是指一种数学问题处理方式，在这种模式下，目标是找到一个函数中的多个最优解（包括局部最优解），而非仅仅是一个全局最佳解决方案。 萤火虫群优化算法是由KN Krishnanand和D.Ghose在2005年提出的，用于同时寻找多峰值函数的多种最优点。尽管与粒子群优化有相似之处，GSO却有着明显的不同点。在这个模型中，“物质”被设想为萤火虫群体，每只萤火虫都携带了一定量的荧光素——一种发光量。这种发光量代表了在给定位置上目标函数评估的结果，并且是决定一只萤火虫吸引其他同伴的关键因素之一。