飞蛾扑火优化算法(Moth-Flame Optimization, MFO)是一种基于自然启发的优化算法,由S. Mirjalili于2015年提出。该算法模拟了飞蛾在夜间围绕光源飞行的行为,这种行为表现为一种螺旋轨迹,类似于飞蛾“扑火”的现象。 基本概念 MFO算法的核心思想是模拟飞蛾围绕光源(火焰)飞行的螺旋路径,其中“飞蛾”代表可能的解,而“火焰...
飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization)是受飞蛾围绕火焰飞行启发而提出的算法。算法提出于2015年5月(投稿日期),虽可算作一个新算法,不过无数研究者就像飞蛾见了火一样,发表了如此之多的论文,惊了。 飞蛾扑火算法中有两种个体,飞蛾和火焰,飞蛾选择并围绕火焰以螺线方式飞行搜索,搜索完后,火焰将移动位置,以保持火焰...
飞蛾扑火算法 飞蛾扑火算法Moth Flame Optimization,MFO算法,简单来说,就是固定数量的Moth(飞蛾)在解空间内游荡(游荡路线见更新公式)寻找更合适的位置(更符合目标函数的解),而Flame(火)就是目前最优秀的解(Flame数量处于变化)。 理解粒子群PSO的同学就比较好理解这类算法,相对粒子群算法,这个算法区别在: 1、更新...
飞蛾扑火优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO)是澳大利亚学者Seyedali Mirjalili于2015年提出的一种受自然生物启发的智能优化算法,该算法的主要灵感来自于飞蛾被称为“横定向”的导航方法。飞蛾在夜间飞行时相对于月亮保持一个固定的角度,这是一种非常有效的远距离直线飞行机制,但是在人造光周围,飞蛾却容易陷入致命的螺...
摘要:飞饿扑火优 化算法 ( Moth-flame optimization algorithm,MFO) 是Seyedali Mirjalili等于2015年提出的一种新型智能优化算法[1]。该算法具有并行优化能力强,全局性优且不易落入局部极值的性能特征,逐渐引起了学术界和工程界的关注。 1.算法原理 飞蛾在夜间飞行时采用横向定位的特殊导航机制。在这种机制中,飞蛾...
1.基于MFO-TCN-BiGRU-Attention飞蛾扑火算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; ...
所提出的 NSMFO 算法的工作方式是,它首先收集所有非支配 Pareto 最优解,直到最后一次迭代极限的演化。然后使用基于解决方案覆盖范围的拥挤距离机制作为导航策略,从所有 Pareto 最优解的集合中选择最佳解决方案,以引导飞蛾朝向多目标搜索空间的主导区域。为了验证所提出的 NSMFO 算法的效率和有效性,将其应用于一组标准...
飞蛾扑火算法流程：1. **算法角色**：飞蛾与火焰是算法中的两种关键角色，初始时飞蛾与火焰的数量均为N。飞蛾的位置表示为XM，火焰的位置为XF。2. **初始化**：在解空间内初始化N个飞蛾与M个火焰（M=N），每只飞蛾可选择与火焰互动。3. **火焰数量变化**：随着迭代次数增加，火焰数量线性递减...
飞蛾扑火算法Moth Flame Optimization，一种基于自然现象的优化算法，主要应用于多峰函数求解。算法的核心思想是通过固定的飞蛾数量在解空间内探索，寻找最佳位置。与粒子群优化算法（PSO）相比，MFO在更新公式中引入了更广泛的解变化范围，使算法在探索和开发能力上更胜一筹。同时，MFO的火焰（最佳解）数量...