飞蛾火焰优化算法 MFO

资 源 简 介

飞蛾火焰优化算法 MFO

详 情 说 明

飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization, MFO)是一种模拟飞蛾导航行为的群体智能优化算法。该算法灵感来源于飞蛾在夜间飞行时保持固定角度朝向月亮或人造光源的特性。

算法核心思想是将飞蛾视为搜索空间中的候选解，而火焰代表当前找到的最优解。飞蛾通过环绕火焰的螺旋飞行路径进行位置更新，这种特殊的移动方式使得算法能够有效平衡全局探索和局部开发能力。

MFO算法包含三个主要阶段： 种群初始化阶段：随机生成飞蛾在搜索空间中的初始位置 火焰生成阶段：评估飞蛾适应度并排序，选择最优个体作为火焰 位置更新阶段：飞蛾围绕火焰进行螺旋运动，逐步逼近最优解

MATLAB仿真实现通常包含适应度函数定义、参数设置、主循环结构等模块。通过调节飞蛾数量、最大迭代次数和螺旋形状参数等，可以优化算法性能。该算法在连续优化问题中表现出色，尤其适用于高维非线性问题。

相比其他群体智能算法如粒子群优化(PSO)，MFO具有参数少、收敛快的特点，在工程优化、机器学习参数调优等领域有广泛应用前景。