烟花算法Matlab代码

资 源 简 介

烟花算法Matlab代码

详 情 说 明

烟花算法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，在搜索空间中进行高效寻优。

算法核心思想是将每个烟花视为解空间中的一个候选解，爆炸过程对应解的局部搜索。优质烟花会产生更多火花以增强局部开发能力，而普通烟花则产生较少火花但分散更广，有利于全局探索。

在Matlab实现中，通常包含以下几个关键模块：

初始化阶段：随机生成初始烟花种群，每个烟花代表一个潜在解。 爆炸算子：根据烟花质量决定产生火花数量，质量由目标函数值决定。 变异策略：通过高斯变异增加种群多样性，避免早熟收敛。 选择机制：采用精英保留策略，确保优秀个体进入下一代。

测试函数通常选用标准优化基准函数，如Sphere、Rastrigin、Ackley等，这些函数具有不同特征（单峰/多峰、可分离/不可分离），能全面评估算法性能。测试数据应包括不同维度下的收敛曲线和最终优化精度。

算法性能分析可关注收敛速度、优化精度和稳定性三个维度。与其他智能算法（如PSO、GA）的对比实验能直观展示其优势与局限。