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这个优化器的主要灵感是自然界中飞蛾的导航方法，称为横向定向。 飞蛾在夜间飞行，相对于月亮保持固定角度，这是一种非常有效的长距离直线飞行机制。 然而，这些花哨的昆虫被困在人造光周围的无用/致命的螺旋路径中。 MFO 算法对该行为进行数学建模以执行优化。 这是论文的源代码： S. Mirjalili，Moth-Flame 优化算法：一种新颖的自然启发式启发式范式，基于知识的系统，DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705115002580 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/MFO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣：

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。代码里面包含了20几种基准测试函数，用来测试算法的性能。 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旋路径。作者就是模拟了飞蛾的这种特点。

飞蛾扑火优化(Moth-flame optimization，MFO)，由Seyedali Mirjalili在2015年提出，为优化领域提供了一种新的启发式搜索范式：螺旋搜索。 飞蛾在夜间有一种特殊的导航方式：横向定向。即它会与月亮(光源)保持一定的角度飞行，从而能够保持直线的飞行路径，但是，这种方式只在光源离飞蛾较远的情况下才有效。当有人造光源存在时，飞蛾会被人工灯光所欺骗，一直保持与人造灯光相同的角度飞行，由于它与光源的距离过近，它飞行的路径已经不是直线，而是一种螺旋的路径。

飞蛾扑火优化算法MFO，附带部分其他优化算法的论文[eg:布谷鸟算法]，可用于神经网络参数的优化等应用场景

这是最近提出的 MFO 算法的一个方便的工具箱。 这个优化器的主要灵感是自然界中飞蛾的导航方法，称为横向定向。 飞蛾在夜间飞行，相对于月亮保持固定角度，这是一种非常有效的长距离直线飞行机制。 然而，这些花哨的昆虫被困在人造光周围的无用/致命的螺旋路径中。 MFO 算法对该行为进行数学建模以执行优化。 研究论文： S. Mirjalili，Moth-Flame 优化算法：一种新颖的自然启发式启发式范式，基于知识的系统，DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705115002580 ) 如果您无法访问该论文，请给我发送电子邮件至 ali.mirjalili@gmail.com，我会将论文发送给您。 更多信息请见

Citation: S. Mirjalili, Moth-Flame Optimization Algorithm: A Novel Nature-inspired Heuristic Paradigm, Knowledge-Based Systems, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006.

这是 MATLAB 中最新的优化工具箱，它利用 7 种最近提出的算法来优化您的问题。 此工具箱中可用的算法有： 灰狼优化器 (GWO)、蚁狮优化器 (ALO)、多节优化器 (MVO)、蜻蜓算法 (DA)、飞蛾-火焰算法 (MFO)、正弦余弦算法 (SCA) 和鲸鱼优化算法 (WOA) . 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** ****************************************************** ******************************************** 一门关于“优化问题和算法：如何理解、制定和解决优化问题”的课程： https://www.udemy.com/opt

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