Un algoritmo de fuegos artificiales (FWA) es un algoritmo de inteligencia de enjambre reciente que se inspira en observar explosiones de fuegos artificiales. Un algoritmo de fuegos artificiales adaptativo (AFWA) propone amplitudes adaptativas adicionales para mejorar el rendimiento del algoritmo de fuegos artificiales mejorado (EFWA). El propósito de este documento es agregar el aprendizaje basado en oposición (OBL) a AFWA con el objetivo de impulsar aún más el rendimiento y lograr la optimización global. Doce funciones de referencia son probadas usando un algoritmo de fuegos artificiales adaptativo basado en oposición (OAFWA). Los resultados finales concluyen que OAFWA superó significativamente a EFWA y AFWA en términos de precisión de la solución. Además, OAFWA se comparó con un algoritmo de murciélagos (BA), evolución diferencial (DE), parámetros de control autoadaptativos en la evolución diferencial (jDE), un algoritmo de luciérnagas (FA) y un algoritmo de optimización de enjambre de partículas estándar 2011 (SPSO2011). Los resultados de la investigación indican que OAFWA ocupa el primer lugar de los seis algoritmos tanto en precisión de la solución como en costo de tiempo de ejecución.