完整代码，可直接运行

近年来比较新型的群智能算法，与与遗传算法、粒子群算法等相比，有其特有的优势，可互相借鉴，可作为解决优化问题的一种新思路

增强型烟花算法，论文和matlab代码。自从烟花算法的开创性论文由谭营教授等人于2010年发表之后[1] ，业界对烟花算法的研究逐步深入和铺开。通过对原始烟花算法的细致、深入的分析，针对原始烟花算法（FWA）的不足，提出了大量的改进方法，并据此发展了各种改进算法，以及与其他方法的混合方法，大大提高的原始烟花算法的性能，同时研究了烟花算法在求解不同类型优化问题的能力，还有大量的研究人员进行了烟花算法的应用研究，给出了一些典型的成功应用案例。

用于AGV搬运机器人调度生产等参考和设计，文件内容包括果蝇算法PDF参考书一本与烟花算法源代码总共两个文件，欢迎大家下载学习和研讨交流！

新型群智能优化算法（matlab实现）——烟花算法、粒子群算法、蚁群算法。压缩包里有使用手册信息，方便读者使用

无线传感器网络具有广泛的应用，然而如何有效部署无线传感器节点，提高节点利用率和网络覆盖率，仍是一个亟待解决的问题。针对传统无线传感器网络部署方法存在节点冗余率高、覆盖率低等问题，以网络覆盖率为优化目标，将烟花算法良好的结果搜索能力与分布式高效的计算速度相结合，实现对网络覆盖率优化模型的高效求解。实验表明，该算法相比于普通的烟花算法具有更好的计算结果和更快的收敛速度。

烟花算法matlab程序

python，烟花算法用于蚊子分类，二分类问题，利用tkinter库进行简单的交互式操作界面设计.

为了满足供应链物流的不同需求，考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件，以最小油耗、最短配送距离为目标，建立多车型供应链物流运输调度模型（Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain，MTVRPSC），并提出一种混沌烟花算法求解该模型。该算法以烟花算法为核心，提出一种编解码策略实现连续空间到 MTVRPSC离散空间的映射，重新定义算法的适应度函数、适应度值和适应度的比较方法，并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。实验结果表明，所提出的算法在求解 MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性

烟花算法进行函数优化通用matlab代码(修改函数即可)。。直接运行出结果，详细注释