MFO飞蛾扑火算法

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MFO飞蛾扑火算法

详 情 说 明

飞蛾扑火算法（Moth-Flame Optimization，简称MFO）是近年来提出的一种新型仿生群体智能优化算法，其灵感来源于飞蛾在夜间趋光飞行的自然现象。该算法通过模拟飞蛾围绕火焰的螺旋飞行轨迹来解决复杂优化问题。

核心思想将飞蛾种群视为潜在解，火焰代表当前较优解。算法运行时飞蛾会围绕火焰做螺旋运动，这种动态平衡的搜索机制使其兼具全局探索和局部开发能力。相比传统优化算法，MFO在收敛速度和避免局部最优方面表现突出，特别适用于高维非线性优化问题。

MATLAB实现通常包含三个关键阶段：种群初始化、火焰更新和飞蛾位置更新。其中螺旋函数的设计是核心，通过调节螺旋系数可以控制算法的勘探与开发行为。该算法已被成功应用于工程优化、神经网络训练和能源调度等领域。

作为新兴智能算法，MFO常与其他优化算法如灰狼优化器（GWO）、粒子群算法（PSO）等被共同集成在算法测试平台中。研究者可通过标准测试函数（如Sphere、Rastrigin函数）验证其性能，调整火焰数量等参数来观察不同问题场景下的适应性。未来改进方向包括多目标优化版本和混合算法设计。