采用多精英指导的烟花算法

分析了造成烟花算法中个体之间信息共享不足的原因,提出一种基于多精英指导的改进烟花算法.在每轮迭代中,较差子群中的个体接受随机选择的多个精英的指导,越差的个体被精英指导的概率越大.改进算法增强了个体之间的信息共享.在标准测试函数上的实验结果表明,改进算法在收敛精度和速度方面优于基本烟花算法.