飞蛾扑火优化算法(MFO)

发布:2022-10-20 10:01:30
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作者:网络整理
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飞蛾扑火优化算法(MFO)是元启发式算法的一种,通过模仿飞蛾运动的智能优化算法。现已成功地应用于电力和能源系统、经济调度、工程设计、图像处理和医疗应用等广泛领域的各种优化问题。

飞蛾扑火优化算法(MFO)灵感

夜间,飞蛾经常聚集在灯光周围,这是它们基于横向定位的机制在特殊导航。飞蛾依靠远处的光源才能直线飞行,通过将光源与自己保持固定角度来做到这一点。尽管横向定向很有效,但我们通常会观察到飞蛾在灯光周围呈螺旋状飞行。这是因为飞蛾被人造光欺骗并表现出这种行为。为了与光源保持恒定的角度,飞蛾最终围绕着光盘旋。

飞蛾扑火优化算法(MFO)流程图

飞蛾扑火优化算法(MFO)逻辑

在飞蛾扑火优化算法(MFO)算法中,假设候选解是飞蛾,问题的变量是飞蛾在空间中的位置。因此,飞蛾可以通过改变它们的位置向量在空间中飞行。

这里需要注意的是,飞蛾和火焰都是解。它们之间的区别在于我们在每次迭代中处理和更新它们的方式。

飞蛾是在搜索空间中移动的位置,而火焰是迄今为止获得的飞蛾的最佳位置。换句话说,火焰可以被认为是飞蛾在搜索搜索空间时核心标志,每只飞蛾都会围绕这一个标志进行搜索,并在找到更好的解时对其进行更新。有了这种机制,飞蛾算法永远存在一个最佳解决方案。

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