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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
⛄ 参考文献
[1] 李航, 韩祺. 烟花算法与布谷鸟算法求解优化问题的对比分析研究[J]. 沈阳师范大学学报：自然科学版, 2017, 35(1):6.
[2] 杨超, 刘铠嘉, 李亮,等. 基于烟花算法的PHEV能量管理策略参数优化[J]. 2021.
[3] 张涛, 刘天威, 李富章,等. 基于改进烟花算法的多目标多机器人任务分配[J]. 信号处理, 2020, 36(8):10.
[4] 方柳平. 动态搜索烟花算法的研究与应用[D]. 安徽大学, 2017.
