非常详细的关于烟花算法的总体性介绍

资 源 简 介

非常详细的关于烟花算法的总体性介绍

详 情 说 明

烟花算法(Fireworks Algorithm, FWA)是一种模拟自然界烟花爆炸现象的群体智能优化算法，由谭营教授团队在2010年提出。该算法通过模拟烟花爆炸产生火花的过程来实现优化搜索，其核心思想是利用优秀烟花产生更多火花进行局部精细搜索，而较差烟花产生较少火花进行全局探索。

算法流程主要包含四个核心组件：烟花爆炸算子、火花生成、选择策略和高斯变异。初始时随机生成一组烟花，每个烟花代表解空间中的一个潜在解。算法通过评估每个烟花的适应度值来决定其爆炸幅度和产生火花数量——适应度更好的烟花会在更小范围内产生更多火花，实现局部精细搜索；而适应度较差的烟花则在更大范围内产生较少火花，保持种群多样性。

火花生成过程中引入了两种类型的火花：爆炸火花和高斯火花。爆炸火花通过随机偏移产生，保证在烟花周围进行充分搜索；高斯火花则通过高斯变异产生，帮助算法跳出局部最优。随着迭代进行，算法通过精英保留策略选择下一代烟花，同时保持种群大小不变。

烟花算法因其结构简单、参数少、收敛速度快等特点，在连续优化、组合优化和多目标优化等领域都有成功应用。算法通过爆炸半径和火花数量的自适应调节，有效平衡了全局探索和局部开发能力。后续研究者还提出了多种改进版本，如动态搜索烟花算法、自适应烟花算法等，进一步提升了算法性能。