基于败者淘汰机制的烟花算法（LOTFWA）求解单目标烟花优化问题附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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文章标签： 算法 matlab 开发语言 Matlab
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本文介绍了基于败者淘汰机制的烟花算法（LOTFWA），该算法模拟烟花爆炸过程寻找最优解。通过Matlab代码展示了算法实现，包括生成爆炸火花、计算适应度、种群更新和局部性能力增强。算法适用于单目标优化问题，可按需调整参数如种群大小、迭代次数和问题维度。

基于败者淘汰机制的烟花算法（LOTFWA）求解单目标烟花优化问题附Matlab代码

烟花算法（Fireworks Algorithm，FWA）是一种基于自然现象的优化算法，通过模拟烟花爆炸的过程来寻找最优解。在烟花爆炸的过程中，烟花的位置和亮度都会发生变化，而亮度较低的烟花会在爆炸过程中被亮度较高的烟花淘汰。基于这一原理，败者淘汰机制的烟花算法（LOTFWA）通过不断淘汰亮度较低的烟花来逐步优化解的质量。

下面是使用Matlab实现的基于败者淘汰机制的烟花算法（LOTFWA）的代码：

function [bestSolution, bestFitness] = LOTFWA(populationSize, maxIterations)
    % 参数设置
    dimension
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基于败者淘汰机制的烟花算法-LOTFWA求解单目标优化问题
qq_37934722的博客
05-11 136
通过多次运行算法，可以得到不同的最优解，但通常能够得到比较好的结果。除此之外，烟花算法-LOTFWA还有许多扩展和改进的方式，如多目标优化、约束优化等，可供感兴趣的读者深入探究。在烟花算法的基础上，我们将败者淘汰机制添加到算法中，得到了一种新的烟花算法-LOTFWA。它可以有效地提高算法的收敛速度和搜索精度，在解决单目标优化问题方面具有很好的应用前景。同时，需要注意到对边界的处理。烟花算法是一种基于自然现象的优化算法，它模拟了烟花爆炸时的火花飞溅和冲击波扩散的过程，通过对这个过程的建模来寻找最优解。
基于MATLAB实现的单目标烟花算法优化问题求解
pytorchCode的博客
08-11 163
而烟花算法中又经常使用到落在个体较劣区域的“败者”进行位置的更新，即败者淘汰机制(BAT)。可以看到，代码中包括了参数的定义、烟花的初始化、适应度计算、全局最优解的更新、个体烟花的协作更新以及败者淘汰机制的实现。其中，个体烟花的位置更新和速度更新使用了领导-追随者思想，而反向向量的产生则采用了Opposition-based Learning（OBL）算法。烟花位置的更新主要依靠个体烟花和群体烟花之间的协作，在此基础上引入败者淘汰机制，使得烟花能够快速的收敛到全局最优解。% 领导烟花的位置和适应度。
【智能优化算法】基于败者淘汰机制的烟花算法LOTFWA求解单目标烟花优化问题附matlab代码...
m0_57702748的博客
03-10 192
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍作为一种新兴的群体智能优化算法，烟花算法通过模拟烟花在空中爆炸产生火花的过程来进行最优解的搜索，因其优秀的性能而得到了学术界的广泛关注。近年来，越来越多的学者投入...
【智能优化算法】基于败者淘汰机制的烟花算法LOTFWA求解单目标烟花优化问题附matlab代码
qq_59747472的博客
03-10 200
作为一种新兴的群体智能优化算法，烟花算法通过模拟烟花在空中爆炸产生火花的过程来进行最优解的搜索，因其优秀的性能而得到了学术界的广泛关注。近年来，越来越多的学者投入到烟花算法的研究中并提出了很多的算法改进版本，这些算法的区别主要体现在算法框架中各个算子不同的实现方式上。该文对烟花算法的各种算子进行了全面的总结，并且结合几个经典的烟花算法版本详细描述了每种算子的原理。此外，通过实验结果对比各个经典烟花算法版本的性能差异并分析差异背后的产生原因。
基于MATLAB的败者淘汰机制的烟花算法（LOTFWA）求解单目标烟花优化问题
techDM的博客
09-13 124
烟花算法（Fireworks Algorithm，FWA）是一种受到自然烟花爆炸现象启发的优化算法，它模拟了烟花爆炸时的颗粒扩散和碰撞过程。这里我们将介绍一种改进的烟花算法，即基于MATLAB的败者淘汰机制的烟花算法（LOTFWA）。首先，我们需要定义一些算法的参数，包括种群大小（population_size）、烟花爆炸的最大次数（max_explosion）、烟花爆炸的最大半径（max_radius）、爆炸强度的衰减系数（decay_rate）等。同时，还需要定义问题的目标函数。
【单目标优化求解】基于matlab败者淘汰机制的烟花算法LOTFWA求解单目标烟花优化问题【含Matlab源码 2450期】
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03-18 317
1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。，凭支付凭证，私信博主，可免费获得。
【智能优化算法-烟花算法】基于败者淘汰机制的烟花算法LOTFWA求解单目标烟花优化问题附matlab代码.zip
03-10
本资料包提供了一种基于败者淘汰机制的烟花算法（Lottery-based FWA, LOTFWA）的MATLAB实现，适用于本科和硕士等教研学习。 在MATLAB2019a环境下，该算法的主要组成部分包括以下几个文件： 1. `benchmark_func.m`...
败者淘汰机制的烟花算法LOTFWA求解单目标烟花优化问题【含Matlab源码 2450期】.zip
03-17
1、完整代码，可直接运行 ，包运行 2、海神之光擅长领域：路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理、语音处理等多种领域Matlab仿真 3、版本：2014a或2019b
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 327
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 406
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 864
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
Anyview数据结构第一章（按需自取）
2302_79085918的博客
11-22 501
【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
最新发布
fengfuyao985的博客
11-25 189
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GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 219
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 500
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 596
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 770
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
优选算法-栈：69.验证栈序列
要努力去发光，而不是被照亮~
11-25 188
优选算法-栈：69.验证栈序列解析
C++ 模拟真人鼠标轨迹算法 - 非贝塞尔曲线
猿说编程
11-21 1071
本文介绍了一种模拟人类鼠标操作的轨迹算法，采用C/C++实现以保证高性能。该算法能生成自然的非贝塞尔曲线轨迹，支持随机路径、变速移动和停顿效果，适用于游戏检测、滑块验证等场景。通过DLL封装支持C++、Python、易语言等多种编程语言，调用耗时<5ms。文章详细说明了API接口、参数设置方法（如轨迹密度调节），并提供了多线程支持方案。更新日志显示算法持续优化，新增了滑块轨迹、OCR识别等功能。最后强调该工具仅供合法学习研究使用，开发者对非法用途不承担责任。
LOTFWA烟花算法：单目标优化问题Matlab仿真解决方案
资源摘要信息:"败者淘汰机制的烟花算法LOTFWA求解单目标烟花优化问题【含Matlab源码 2450期】" 知识点： 1. 烟花算法（Fireworks Algorithm, FWA） 烟花算法是一种模拟烟花爆炸过程的元启发式算法，它通过模拟烟花...
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