WCMFO（hybrid water cycle moth-flame optimization algorithm）源码：Hybrid water cycle moth-flame optimization algorithm-matlab开发

提出了一种基于水循环和飞蛾火焰优化算法的混合算法。 解决数值和约束工程优化问题。 飞蛾在飞蛾火焰中的螺旋运动水循环算法中引入优化算法，增强其开发能力。 此外， 为了增加新混合方法中的随机性，允许更新水循环算法中的流他们的位置使用随机游走（Levy 飞行）。 随机游走显着提高了探索能力水循环算法。 新的混合水循环-蛾-火焰优化算法的性能(WCMFO) 在 23 个基准函数中进行了研究，例如单峰、多峰和固定维多峰基准函数。 WCMFO 的结果与其他最先进的元启发式算法进行了比较。 结果表明，在大多数基准函数中，混合方法能够胜过其他最先进的元启发式算法。 为了评估 WCMFO 在解决复杂约束工程和现实问题中的效率，使用 WCMFO 解决了三个著名的结构工程问题，并将结果与​​文献中的其他元启发式算法进行了比较。 模拟结果表明，与其他混合和元启发式算法相比，WCMFO 能够提供非常有竞争力和有希望