改进烟花算法：解决非原点优化问题的高效策略

本文主要探讨的是增强烟花算法（Enhanced Fireworks Algorithm，EFA），这是对2010年由谭营教授等人提出的基础烟花算法（Fireworks Algorithm，FWA）的一种改良版本。原始烟花算法因其在搜索空间中优化问题时表现出的良好性能而受到关注，尤其是在目标函数最优值位于搜索空间原点的情况下。然而，当应用于那些函数最优值与搜索空间原点存在偏移（即"shifted functions"）的问题时，传统FWA的表现明显下降，随着偏移程度增大，算法性能退化。 作者们通过深入研究常规烟花算法的操作符，发现其对搜索空间中心区域的优化非常有效，但在处理远离中心的目标函数时，算法的优势不再显著。为解决这个问题，论文提出了一系列改进措施，旨在提高EFA在处理非中心优化问题上的适应性和稳定性。这些改进可能包括操作符的调整、策略的优化、或者结合其他优化算法的技术，如混合方法，以减少搜索过程中远离最优解的风险。 相比于其他元启发式优化算法，EFA具有较高的计算复杂度，但通过增强设计，EFA在保持高效的同时提高了对于各种类型优化问题的解决能力，包括但不限于函数拟合、图像处理、机器学习中的参数优化等。论文不仅介绍了EFA的具体实现细节和改进策略，还提供了相应的MATLAB代码，以便于研究人员和开发者理解和复制实验。 论文的核心贡献包括： 1. 对传统烟花算法的深入剖析，识别其在特定情况下的局限性。 2. 提出的改进策略，如动态调整参数、自适应搜索策略或混合优化技术，以增强算法的全局搜索能力和局部精细搜索能力。 3. 实证研究，展示了EFA在各种优化问题上的性能提升，以及与同类算法的比较结果。 这篇论文为烟花算法的发展提供了一个重要的方向，即如何通过增强策略来扩展其适用范围，使得烟花算法能够在更广泛的问题上展现出更强的优化能力。这对于理论研究者和工程实践者来说，都是一份有价值的技术参考资源。