基于烟花算法的单目标优化问题求解及Matlab实现
烟花算法（Fireworks Algorithm）是一种新型的群智能算法，模拟了烟花爆炸时颜色花火、噪声花火等不同类别的行为特征，通过对爆炸位置、高度、数量等参数进行调整来求解单目标优化问题。
本文将介绍使用烟花算法解决单目标优化问题的方法，并提供Matlab源码。我们以 Rosenbrock 函数为例，来说明该算法的实现过程。
首先，我们需要定义 Rosenbrock 函数：
function y = rosenbrock(x)
n = length(x);
sum = 0;
for i = 1:n-1
sum = sum + 100*(x(i+1) - x(i)^2)^2 + (x(i) - 1)^2;
end
y = sum;
end
接下来，我们定义烟花算法的参数：
n = 30; % 火花数
D = 2; % 搜索空间维度
L = [-30, -30]; % 搜索空间左边界
R = [ 30, 30]; % 搜索空间右边界
T = 50; % 最大迭代次数
a = 0.04; % 爆炸系数
b = 0.8; % 引爆概率
然后，我们初始化火花的位置和速度：
x = rand(n, D).*(R-L)+L; % 初始化位置
v = zeros(n, D); % 初始化速度
接着，我们进入迭代过程：
for t = 1:T
for i = 1:n
% 计算火花适应度
