基于烟花算法的单目标优化问题求解及Matlab实现

基于烟花算法的单目标优化问题求解及Matlab实现

烟花算法（Fireworks Algorithm）是一种新型的群智能算法，模拟了烟花爆炸时颜色花火、噪声花火等不同类别的行为特征，通过对爆炸位置、高度、数量等参数进行调整来求解单目标优化问题。

本文将介绍使用烟花算法解决单目标优化问题的方法，并提供Matlab源码。我们以 Rosenbrock 函数为例，来说明该算法的实现过程。

首先，我们需要定义 Rosenbrock 函数：

function y = rosenbrock(x)
    n = length(x);
    sum = 0;
    for i = 1:n-1
        sum = sum + 100*(x(i+1) - x(i)^2)^2 + (x(i) - 1)^2;
    end
    y = sum;
end

接下来，我们定义烟花算法的参数：

n = 30;  % 火花数
D = 2;   % 搜索空间维度
L = [-30, -30]; % 搜索空间左边界
R = [ 30,  30]; % 搜索空间右边界
T = 50;  % 最大迭代次数
a = 0.04; % 爆炸系数
b = 0.8;  % 引爆概率

然后，我们初始化火花的位置和速度：

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