最適化アルゴリズム：蛾追跡光（MFO）

蛾の炎への最適化アルゴリズム (MFO) は、蛾の動きを模倣することでさまざまな最適化問題を解決するメタヒューリスティック アルゴリズムです。このアルゴリズムは、電力およびエネルギー システム、経済派遣、工学設計、画像処理、医療アプリケーションなどの分野で広く使用されています。

炎の中で戦う蛾のインスピレーション最適化アルゴリズム (MFO)

夜になると、蛾が照明の周りに集まることがよくあります。これは、特殊なナビゲーションのために横方向の位置決めのメカニズムに依存しているという事実によるものです。蛾は直線的に飛行するために遠くの光源を必要とし、光源に対して一定の角度を維持します。横方向に配置するのが効果的ですが、蛾が光の周りを螺旋を描いて飛んでいるのがよく観察されます。これは、蛾が人工の光にだまされてこのような行動を示すためです。光源に対して一定の角度を維持するために、蛾は最終的に光源の周りを旋回します。

蛾から炎への最適化アルゴリズム (MFO) フローチャート

蛾から炎への最適化アルゴリズム (MFO) ロジック

蛾から炎への最適化アルゴリズム (MFO 内) 、候補解は蛾であると仮定され、問題変数は空間内の蛾の位置です。したがって、蛾は位置ベクトルを変えることで宇宙を飛ぶことができます。

蛾と炎はどちらもソリューションですが、反復ごとに異なる方法で処理および更新されることに注意することが重要です。

蛾は探索空間内を移動する位置であり、炎はこれまでに得られた蛾の最良の位置を表す。言い換えれば、炎は蛾の探索における中心的な誘導点とみなすことができ、各蛾はその周囲を探索し、より良い解決策を見つけるたびに更新します。このメカニズムにより、moth アルゴリズムは常に最適なソリューションを維持できます。

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