【单目标优化算法】烟花优化算法(Matlab代码实现)
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目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述

通过模拟烟花爆炸的方式来进行多点同时爆炸式搜索,这也许是一种高效的搜索方式,是有别于现有其他方法的新型搜索方法,从而有了研究这种爆炸搜索方式的想法,当时为其取名烟花算法(fireworks algorithm,FWA)。虽然烟花算法这个名称比较直观和简洁,但是由于它没有直接与优化等求解问题建立直接的联系,此后有些研究人员有时也用其他别称来称呼我们的烟花算法,如烟花优化算法、烟花爆炸算法、烟花爆炸优化算法、烟花爆炸搜索算法、爆炸搜索方法等。尽管有这些不同的别称,这里统一采用原始的名称烟花算法,以免混淆。
📚2 运行结果

部分代码:
%选择操作,从烟花、爆炸火花、变异火花里(都包含在三维数组中)选取N个优良个体作为下一代(先将最优个体留下,然后剩下的N-1个按轮盘赌原则选取)
n=sum(E_N)+N; %烟花、火花总个数
q=1;
Fitness = zeros(1,1);
E_Sum = zeros(1,D);
for i=1:N % 三维转二维
for j=1:(E_N(i)+1) % 三维数组每一页的行数(即每个烟花及其产生的火花数之和)
E_Sum(q,:)=E_Spark(j,:,i); % 烟花与火花总量
Fitness(q)=fitness(E_Sum(q,:)); % 计算所有烟花、火花的适应度,用于选取最优个体
q=q+1;
end
end
[Fitness,X]=sort(Fitness); % 适应度升序排列
x(1,:)=E_Sum(X(1),:); % 最优个体
dist=pdist(E_Sum); % 求解各火花两两间的欧式距离
S=squareform(dist); % 将距离向量重排成n*n数组,第i行之和即为第i个火花到其他火花的距离之和
P = zeros(1,n);
for i=1:n % 分别求各行之和
P(i)=sum(S(i,:));
end
[P,Ix]=sort(P,'descend');% 将距离按降序排列,选取前N-1个,指的是如果个体密度较高,即该个体周围有很多其他候选者个体时,该个体被选择的概率会降低
for i=1:(N-1)
x(i+1,:)=E_Sum(Ix(i),:);
end
end
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。
[1]洪鑫磊,崔英花.基于烟花优化粒子群的室内定位算法研究[J].电子测量技术,2022,45(14):59-64.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2208998.
[2]胡建豪. 基于烟花算法的矿井通风网络风量优化研究及应用[D].中国矿业大学,2020.DOI:10.27623/d.cnki.gzkyu.2020.002183.
🌈4 Matlab代码实现
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