萤火虫算法和遗传算法

萤火虫算法（Firefly Algorithm）和遗传算法（Genetic Algorithm）是两种优化算法。

萤火虫算法是一种模拟自然现象的算法，灵感来自于萤火虫的闪光行为。它模拟了萤火虫之间的相互吸引和排斥，并通过调整萤火虫的亮度来优化问题的解。在算法中，每个萤火虫代表一个潜在解，并且根据其亮度（即适应度值）移动和交流信息以寻找更优解。萤火虫算法适用于解决连续和离散优化问题，如函数优化、路径规划等。

遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法。它使用了遗传学中的基因和进化的概念，通过模拟选择、交叉和变异等操作来搜索解空间中的最优解。在算法中，问题的解被编码成染色体，每个染色体由基因组成，每个基因表示一个问题的特征或参数。通过选择适应度较高的个体进行交叉和变异操作，逐代进化，直到找到最优解。遗传算法广泛应用于函数优化、组合优化、机器学习等领域。