### 改进的混合混沌烟花爆炸搜索算法
#### 摘要及背景介绍
本文介绍了一种改进的混合混沌烟花爆炸搜索算法。该算法结合了烟花爆炸搜索算法(FES)和混沌搜索算法的优势，旨在解决FES算法易陷入局部最优解的问题。FES算法是一种新颖的智能搜索算法，其灵感来源于烟花爆炸时粒子随机扩散的现象，适用于解决各种优化问题。它具有搜索速度快、参数少等优点。然而，FES算法也存在一些局限性，如容易过早收敛到局部最优解。
#### 烟花爆炸搜索算法(FES)
FES算法的基本思想是模拟烟花爆炸过程中粒子的随机扩散行为，用于探索解空间中的最优解。在算法中，每个“烟花”代表一个候选解，通过一系列“爆炸”操作来生成新的解。“爆炸”操作会根据当前解的质量产生一系列“炸点”，这些炸点代表了潜在的新解。通过不断迭代这一过程，算法可以在解空间中搜索到更优的解。
#### 混沌搜索算法
混沌搜索算法是一种基于混沌理论的全局优化方法。混沌系统具有对初始条件敏感依赖性的特性，使得算法能够在解空间中进行高效且广泛的探索。这种特性有助于避免算法陷入局部最优解。混沌搜索通常使用简单的混沌映射(如Logistic映射)生成伪随机序列，用于指导搜索过程。
#### 改进方案
为了解决FES算法易陷入局部最优的问题，本文提出了一种混合混沌烟花爆炸搜索算法。该算法包括以下几个步骤：
1. **初始化**: 在解空间中随机生成一组初始解作为“烟花”。
2. **烟花爆炸搜索**:
- 对每一轮搜索，根据当前解的质量执行“爆炸”操作。
- 淘汰适应度值较低的个体，保留较好的解。
3. **混沌搜索**:
- 针对当前最佳个体应用混沌搜索策略。
- 通过混沌映射调整搜索范围，进一步细化搜索区域。
4. **新个体产生**:
- 在调整后的搜索范围内随机生成新个体。
- 这些新个体用于下一迭代的搜索过程。
#### 实验结果分析
通过对经典基准函数的多次仿真试验，验证了改进算法的有效性和鲁棒性。实验结果表明，该改进算法相比于原始的FES算法，在求解精度和全局收敛性方面有显著提升。特别是在处理高维和低维问题时，改进算法表现出更高的求解精度和更快的收敛速度。
#### 结论与展望
本文提出的改进的混合混沌烟花爆炸搜索算法有效地结合了FES算法的快速搜索能力和混沌搜索的全局探索能力，显著提高了算法的整体性能。通过引入混沌搜索策略，有效避免了算法过早收敛到局部最优解的问题，增强了算法的全局优化能力。未来的研究方向可以考虑进一步优化混沌搜索参数的选择方法，以及探索更多应用场景下的算法表现。
改进的混合混沌烟花爆炸搜索算法为解决实际优化问题提供了一个有效的工具，尤其适用于那些需要高效搜索和避免局部最优的场景。
