최적화 알고리즘: MFO(나방 추적 등)

MFO(The Moth into Flame Optimization Algorithm)는 나방의 움직임을 모방하여 다양한 최적화 문제를 해결하는 메타 휴리스틱 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 전력 및 에너지 시스템, 경제적 파견, 엔지니어링 설계, 이미지 처리 및 의료 응용 분야에서 널리 사용되었습니다.

MFO(Moth-in-Flight Optimization Algorithm)에 대한 영감

밤에는 나방이 종종 조명 주위에 모입니다. 이는 특수 탐색을 위해 측면 위치 지정 메커니즘에 의존하기 때문입니다. 나방이 직선으로 날기 위해서는 먼 광원이 필요하며 광원에 대해 고정된 각도를 유지합니다. 측면 위치 지정이 효과적이긴 하지만 나방이 빛 주위를 나선형으로 날아다니는 것이 종종 관찰됩니다. 이는 나방이 인공 조명에 속아서 이런 행동을 보이기 때문입니다. 광원에 대한 일정한 각도를 유지하기 위해 나방은 결국 광원 주위를 돌게 됩니다.

MFO(Moth to Flame Optimization Algorithm) 순서도

MFO(Moth to Flame Optimization Algorithm) 논리

MFO(Moth to Flame Optimization Algorithm)에서는 후보 솔루션을 나방으로 가정하고 문제의 변수는 공간에서 나방의 위치입니다. 따라서 나방은 위치 벡터를 변경하여 공간을 날아갈 수 있습니다.

나방과 불꽃은 모두 솔루션이지만 각 반복마다 다르게 처리되고 업데이트된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

나방은 검색 공간에서 이동하는 위치이며, 불꽃은 지금까지 얻은 나방 중 가장 좋은 위치를 나타냅니다. 즉, 불꽃은 나방이 탐색하는 중심 지점으로 볼 수 있으며, 각 나방은 더 나은 해결책을 찾을 때 그 중심을 탐색하고 업데이트합니다. 이 메커니즘을 통해 나방 알고리즘은 항상 최적의 솔루션을 유지할 수 있습니다.

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