针对萤火虫算法(FA)在求解有约束全局优化问题时,存在初始种群不易产生、相对吸引力的大小与萤火虫的绝对亮度无关、惯性权重没有充分利用目标函数信息、不能更好地控制和约束萤火虫的移动距离等缺点,提出一种改进的萤火虫算法。首先,给出了一种基于遗传算法(GA)的初始种群产生方法,提高了初始种群的产生速度;其次,给出了一种基于目标函数的动态自适应惯性权重萤火虫算法,以提高萤火虫算法收敛速度;另外,给出了一种相对吸引力大小与萤火虫的绝对亮度有关的吸引力的计算方法;最后,为了控制和约束萤火虫位置的移动距离,将压缩因子引入到萤火虫算法的位置更新公式中,从而提高了算法收敛速度。4个测试函数的计算结果表明,与标准FA和基于惯性权重的萤火虫算法相比,改进的萤火虫算法运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了改进萤火虫算法的有效性。