MFO算法以及论文

资 源 简 介

MFO算法以及论文

详 情 说 明

MFO算法（Moth-Flame Optimization）是一种受自然界飞蛾扑火行为启发的群体智能优化算法。该算法模仿飞蛾在夜间通过横向定向机制围绕光源飞行的自然现象，将其转化为数学上的优化搜索过程。

算法核心通过两种关键机制实现优化： 飞蛾个体围绕火焰（候选解）的螺旋飞行路径，保证局部搜索能力 火焰数量的自适应减少机制，平衡算法的探索与开发能力

论文中通常会详细阐述三个主要组成部分：飞蛾位置更新公式、火焰数量递减策略以及螺旋飞行函数的数学建模。该算法在解决连续空间优化问题中表现出色，特别是对于高维非线性问题。

典型的应用场景包括工程优化设计、神经网络参数调优和特征选择等问题。相比其他群体智能算法如PSO，MFO算法在收敛速度和避免局部最优方面具有独特优势。论文中一般会包含详细的收敛性分析、时间复杂度计算以及与其他算法的对比实验数据。