萤火虫算法（Firefly Algorithm）是一种
启发式算法，灵感来自于萤火虫闪烁的行为。萤火虫的闪光，其主要目的是作为一个信号系统，以吸引其他的萤火虫。剑桥大学的Xin-She Yang（音译：
杨新社）教授提出了萤火虫算法，其假设为：
离散形式的萤火虫算法（Discrete Firefly Algorithm，DFA）DFA优于现有算法如
蚁群算法。
针对负荷预测中的特征选择问题，应用FA实现Wrapper特征选择算法.
Apostolopoulos and Vlachos对FA进行了一个重要的多目标研究。同时，Yang提出了多目标萤火虫算法（Multiobjective Firefly Algorithm，MOFA），对连续优化问题有很好的效果。
一种基于萤火虫算法（FA）的Memetic算法（FA-MA）被用来优化
支持向量机（SVR）预测模型的参数。在该FA-MA中，FA用来搜索全局解空间，而模式搜索（pattern Search） 被用来进行个体学习和局部解空间搜索。
萤火虫算法已被应用到几乎所有领域科学和工程，如数字图像压缩和图像处理,特征值优化,特征提取和故障检测,天线设计,工程结构设计, 调度和旅行商问题,语义组成,化学相平衡， 聚类,动态问题, 刚性图像配准问题,参数选择，
蛋白质折叠问题等等。