【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-优快云博客

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文章详述了烟花算法的工作原理，总结了算法各算子的实现方式，并对比了不同版本的性能。通过实验分析，提出新的烟花选择策略和参数调整方法。代码示例展示了算法选择过程。参考文献涉及烟花算法在能量管理策略和任务分配等领域的应用。

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⛄ 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。最后在烟花算法研究进展的基础上提出了新的烟花选择策略以及灵活的参数组合调整方法。

⛄ 部分代码

function [seedNextMatrix,seedNextMatrixFitness]=randSelection(SeedsMatrix, SeedsFitness, ExplosionSparksMatrix,ExplosionSparksFitness,OM,OMFitness, Npop)

% select the fireworks for next iteration

for i = 1:Npop

candidate = [SeedsMatrix(i,:);ExplosionSparksMatrix(i,:);OM(i,:)];

fitness = [SeedsFitness(i),ExplosionSparksFitness(i),OMFitness(i)];

[~,bestIndex]=min(fitness);

seedNextMatrix(i,:) = candidate(bestIndex,:);

seedNextMatrixFitness(i) = fitness(bestIndex);

end

⛄ 运行结果