飞蛾火焰优化算法

资 源 简 介

飞蛾火焰优化算法（MFO）是受飞蛾在夜间使用横向定位飞行这一生物行为的启发,于2015年提出的一种新型的元启发式算法,通过记录最好位置以及螺旋搜索实现对优化问题的求解。适用于单目标优化问题。版权归原作者所有，向原创致敬

详 情 说 明

在文中提到的飞蛾火焰优化算法（MFO）是一种受到飞蛾在夜间使用横向定位飞行行为启发的元启发式算法。这种算法于2015年提出，通过记录最佳位置和螺旋搜索来解决优化问题。它适用于解决单目标优化问题。我们要尊重原作者的版权，向原创致敬。除此之外，飞蛾火焰优化算法还可以应用于各种实际问题，例如工程优化、数据挖掘等领域。它的独特性在于它模拟了飞蛾的行为，并将其转化为求解优化问题的方法。这种算法的提出丰富了元启发式算法的研究领域，并为解决实际问题提供了新的思路和方法。