FWA：用一场璀璨的烟花绽放来照亮优化之路

人工智能

2023-10-08 05:16:34

## FWA：大自然的灵感

烟花优化算法（FWA）是一种群体智能算法，其灵感来自烟花在夜空中绽放的壮丽景象。在 FWA 中，烟花代表潜在的解决方案，而火花则代表探索搜索空间的不同方向。

## FWA 的工作原理

FWA 算法通过以下步骤迭代进行：

初始化： 随机生成一组烟花，每个烟花代表一个潜在的解决方案。
爆炸： 每个烟花根据其适应度爆炸成一簇火花。适应度较高的烟花爆炸成更多的火花。
火花飞散： 火花根据正态分布向各个方向随机散射，探索搜索空间。
选择： 选择最优火花并将其作为新的烟花。
突变： 对一些火花进行突变，以防止算法陷入局部最优。
重复： 重复步骤 2-5，直到达到终止条件。

## FWA 的优势

FWA 算法具有以下优势：

强大的探索能力： 烟花的爆炸和火花的散射有助于探索搜索空间的广泛区域。
避免局部最优： 突变操作可以防止算法被困在局部最优中。
易于实现： FWA 算法易于理解和实现。
广泛的应用： FWA 已成功应用于各种优化问题，包括工程设计、机器学习和图像处理。

## MATLAB 源码

以下提供 FWA 算法的 MATLAB 源码：

function [best_solution, best_fitness] = FWA(problem, params)
    % 初始化种群
    population = InitializePopulation(problem, params.num_fireworks);
    
    % 迭代优化
    for t = 1:params.max_iterations
        % 爆炸和产生火花
        sparks = ExplodeFireworks(population, problem);
        
        % 选择最佳火花
        [best_spark, best_fitness] = SelectBestSpark(sparks, problem);
        
        % 突变火花
        MutateSparks(sparks, params.mutation_rate);
        
        % 更新种群
        population = [best_spark; sparks];
    end
    
    % 返回最佳解决方案
    best_solution = best_spark.Position;
end