基于MATLAB的烟花优化算法仿真

烟花优化算法（Fireworks Algorithm, FWA）是一种基于自然界中烟花爆炸的行为模拟的启发式优化算法。该算法模拟了烟花爆炸时火花飞溅的过程，通过爆炸的火花飞溅产生新的解，并通过评价函数的比较来更新优化过程。本文将介绍如何使用MATLAB来实现烟花优化算法的仿真。

算法原理：

1. 初始化种群：随机生成一组解作为初始种群。
2. 计算适应度：使用适应度函数评估每个解的适应度。
3. 爆炸过程：对于每个解，根据其适应度决定爆炸的次数和火花的数量。爆炸后，根据爆炸的火花数量生成新的解。
4. 评价新解：计算新解的适应度。
5. 更新种群：根据适应度比较更新种群，保留适应度较高的解。
6. 终止条件：达到终止条件时停止迭代，否则返回步骤3。

以下是MATLAB代码实现烟花优化算法的仿真：

function [bestSolution, bestFitness] =