烟花算法（FWA）是一种群智能优化算法，模拟烟花爆炸产生火花的现象。算法包括爆炸算子、变异操作、映射操作和选择操作。爆炸算子决定火花数量和范围，变异操作通过高斯变异丰富多样性，映射操作确保火花在可行域内，选择操作保持种群多样性。烟花算法相比GA和PSO，具有独特的爆炸搜索机制，适合解决连续空间优化问题。
烟花算法(原理)
1 算法简介
烟花算法（Fireworks Algorithm，简称 FWA）是Tan和Zhu在2010 年提出的基于模拟烟花爆炸产生火花这一自然现象的新颖的群智能算法。
当一个烟花爆炸时，在它周围一定范围的区域内会产生一定数量的火花，但是每个烟花的爆炸半径和爆炸火花数量是各不相同的。
在优化过程中，用适应度函数对每个烟花及其爆炸产生的火花进行评价。
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如果烟花及火花所对应的适应度函数值越小，说明这个烟花或者火花属于优质的个体，在选择其作为下一次爆炸烟花的时候，产生的火花数量越多，爆炸范围/半径越小，具有对于该烟花位置的强大的局部搜索能力；
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相反，如果烟花及火花所对应的适应度函数值越大，说明这个烟花或者火花属于较次的个体，在选择其作为下一
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