烟花算法程序大全Fireworks Algorithm

资 源 简 介

烟花算法程序大全Fireworks Algorithm

详 情 说 明

烟花算法(Fireworks Algorithm, FWA)是一种受自然界烟花爆炸现象启发的群体智能优化算法。该算法通过模拟烟花爆炸产生火花的过程，在解空间中进行高效搜索，适用于解决复杂优化问题。

核心工作原理包含以下特点： 爆炸算子机制：每个烟花个体代表一个潜在解，爆炸过程会在其周围产生大量火花（子代解），形成局部搜索。 自适应爆炸幅度：表现越优的烟花分配更多资源，在较小范围内精细搜索；表现较差的烟花则扩大搜索范围。 双重搜索策略：通过核心火花保持种群多样性，同时通过普通火花进行局部开发。 动态选择机制：采用精英保留策略确保收敛性，同时通过随机选择维持种群活力。

典型应用场景包括： 高维非线性函数优化 工程参数调优问题 组合优化问题求解 机器学习超参数优化

算法优势在于其平衡了全局探索和局部开发能力，爆炸半径的自适应调整使其能快速跳出局部最优。相比传统遗传算法和粒子群优化，烟花算法在解决多峰优化问题时表现出更强的鲁棒性。