基于MATLAB实现的单目标烟花算法优化问题求解

基于MATLAB实现的单目标烟花算法优化问题求解

烟花算法是一种新型高效的全局优化算法，特别适用于处理实际中的高维度、复杂度较大的问题。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)。本文将介绍如何基于MATLAB实现LOTFWA（The Leader-based Oppositional Teaching-learning Firefly Algorithm）算法解决单目标烟花优化问题。

烟花算法的核心思想是模拟烟花爆炸时的闪烁过程。每个烟花代表一组参数，而爆炸后将产生若干新的烟花。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。

LOTWA算法中采用“领导-追随者”思想，用最佳烟花领导全体烟花进行优化。同时，对于每一个个体烟花，以其对应的向量为中心产生一个反向向量，实现Opposition-based Learning（OBL）算法的学习过程。通过这一过程，能够快速地跳出当前的局部极值。

接下来是在MATLAB平台上实现LOTWA算法解决单目标烟花优化问题的代码：

%% 首先定义一些参数
n = 50; % 烟花数量
D = 30; % 参数向量维度
max_iter = 1000; % 最大迭代次数

% 定义烟花的范围
LB = -100ones(1,D); % 下限
UB = 100ones(1,D); % 上限

% 初始化烟花的位置和速度
pos = repmat(LB,n,1)+(repmat(UB-LB,n,1)-repmat(LB,n,1)).*rand(n,D);<