万 达，李 俊

1.武汉科技大学 计算机科学与技术学院，武汉 430065

2.智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，武汉 430065

受烟花在夜空爆炸这一自然现象启发，Tan 等[1]于2010 年提出了烟花算法（FireWorks Algorithm，FWA），FWA 主要由爆炸算子、变异算子和选择策略三大部分组成，其在解决单目标优化问题过程中，具有很好的效果。烟花算法自提出后就受到了诸多科研工作者的关注，许多改进算法也相继被提出。烟花算法的改进主要可以分为两类：一类是在基本烟花算法或其他改进烟花算法的基础上进行算子的分析和改进；另一类是将烟花算法与其他启发式算法结合。

第一类算法改进主要有：Zheng等[2]对烟花算法的爆炸算子、变异算子、选择策略和映射规则等进行了详细的分析，针对其存在的缺陷做出了五点改进，提出了增强型烟花算法（Enhanced FireWorks Algorithm，EFWA）。接着，Zheng等[3]和Li等[4]通过自适应调整核心烟花的爆炸半径分别提出了动态搜索烟花算法（dynamic search FireWorks Algorithm，dynFWA）和自适应烟花算法（Adaptive FireWorks Algorithm，AFWA）。文献[3]中，烟花爆炸半径的变化过程由烟花种群产生的火花适应度值是否发生改进（即是否得到适应度值更优的火花）来决定。文献[4]中，烟花爆炸半径依据当前种群中最优个体与特殊个体间的距离自适应调节。这两种方法由于采用了自适应调整爆炸半径的机制，都极大提升了增强型烟花算法的性能。方柳平等[5]在dynFWA 基础上，通过嵌入两种利用历史成功信息生成的不同的学习因子的方式来改进传统的动态搜索烟花算法，提出了一种改进的动态搜索烟花算法（IdynFWA）。……