MATLAB 코드 사용 시 반딧불 이 알고리즘 의 최적화 성능 을 내 기 위해서 는 20 개 의 반딧불 과 500 의 반복 이 권장 되 고 이 는 알고리즘 에서 10 , 000 개 의 반딧불 평가 가 필요 하 다는 것 을 의미 한다 . 결과 적 으로 10 , 000 개 의 시뮬레이션 결과 를 넣 어야 최적화 가 가능 하 지만 10 , 000 번 의 수치 해석 에 는 너무 많 은 시간 이 소요 되 기 때문 에 이 대신 적 은 양 의 시뮬레이션 샘플 결과 를 토대 로 메타 모델 을 구성 하 고 메타 모델 에서 10 , 000 개 의 가상 결과 를 추출 하 여 최적화 를 진행 하 였 다 . 매개변수 들 이 한쪽 으로 치우쳐 지 지 않 고 균등 한 샘플 을 추출 하 기 위해 라틴 하이퍼큐브 ( Latin Hypercube ) 샘플링 을 사용 하 여 45 개 의 샘플 을 추출 하 였 다 . 메타 모델 은 가우 시안 크 리깅 ( Gaussian Kriging ) 보 간 기법 을 이용 하 여 구성 하 였 는데 회기 분석 모델 은 수학식 ( 3 ) 과 같이 나타낼 수 있 다 .