烟花寻优算法（FEO）

资 源 简 介

烟花寻优算法（FEO）

详 情 说 明

烟花寻优算法(Fireworks Algorithm Optimization, FEO)是一种受自然界烟花爆炸现象启发的群体智能优化算法。其核心思想是通过模拟烟花爆炸产生火花的过程，在搜索空间中进行高效的全局和局部寻优。

算法原理 FEO的优化过程主要分为爆炸算子、变异算子和选择策略三部分： 爆炸算子：每个烟花代表一个候选解，爆炸产生的火花数量与烟花质量（适应度值）相关。优质烟花产生更多火花以实现局部精细搜索，普通烟花产生较少火花用于探索全局区域。 变异算子：通过高斯变异产生特殊火花，增强算法跳出局部最优的能力。 选择策略：根据适应度值保留优质火花作为下一代烟花，迭代更新种群。

MATLAB实现特点 在MATLAB平台实现时需特别注意： 爆炸半径的动态调整机制，通常与当前迭代次数成反比 火花数量的自适应分配公式设计 采用矩阵运算替代循环以提高计算效率 可视化模块可实时显示烟花种群分布

应用场景 该算法适用于连续空间优化问题，在参数调优、路径规划、神经网络训练等领域具有明显优势，尤其适合处理多峰、非线性等复杂优化场景。

相比遗传算法和粒子群优化，FEO通过爆炸机制实现了搜索精度与广度的更好平衡，且MATLAB的矩阵计算特性能够有效支持算法中的并行计算需求。