El Algoritmo de Fuegos Artificiales es un algoritmo de inteligencia de enjambre desarrollado recientemente para simular el proceso de explosión de fuegos artificiales. Basado en el análisis de cada operador del Algoritmo de Fuegos Artificiales (FWA), este documento mejora el FWA y demuestra que el algoritmo mejorado converge hacia la solución óptima global con probabilidad 1. El algoritmo propuesto mejora el objetivo de mejorar aún más el rendimiento y lograr la optimización global, que incluye principalmente las siguientes estrategias. En primer lugar, utilizando la población de inicialización de aprendizaje basada en la oposición. En segundo lugar, se propone un nuevo mecanismo de amplitud de explosión para el fuego artificial óptimo. Además, se utilizan la mutación adaptativa -distribución para individuos no óptimos y el aprendizaje basado en la oposición de élite para el individuo óptimo. Finalmente, se propone una nueva estrategia de selección, denominada Selección Disruptiva, para reducir el tiempo de ejecución del algoritmo en comparación con FWA. En nuestra simulación, aplicamos las funciones estándar CEC2013 y comparamos el algoritmo propuesto (IFWA) con SPSO2011, FWA, EFWA y dynFWA. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto tiene un mejor rendimiento general en las funciones de prueba.