最佳化演算法：飛蛾追光（MFO）

飛蛾撲火優化演算法（MFO）是一種元啟發式演算法，透過模仿飛蛾的運動來解決各種最佳化問題。該演算法已廣泛應用於電力和能源系統、經濟調度、工程設計、影像處理和醫療應用等領域。

飛蛾撲火優化演算法（MFO）靈感

夜晚時，飛蛾常常聚集在燈光周圍。這是由於它們依靠橫向定位的機制進行特殊導航。飛蛾需要遠處的光源來進行直線飛行，它們會保持一個固定的角度與光源保持一致。儘管橫向定位是有效的，但我們通常會觀察到飛蛾在燈光周圍螺旋狀飛行。這是因為飛蛾被人造光所欺騙，導致它們表現出這種行為。為了保持與光源恆定的角度，飛蛾最終會圍繞著光源盤旋。

飛蛾撲火優化演算法（MFO）流程圖

飛蛾撲火優化演算法（MFO）邏輯

在飛蛾撲火優化演算法（在MFO）中，候選解假設為飛蛾，而問題的變數則是飛蛾在空間中的位置。因此，飛蛾可以透過改變它們的位置向量來在空間中進行飛行。

要注意的是，飛蛾和火焰都是解，但它們在每次迭代中的處理和更新方式有所不同。

飛蛾是在搜尋空間中移動的位置，而火焰則代表著迄今為止獲得的飛蛾的最佳位置。換句話說，火焰可以視作飛蛾在搜索過程中的核心指引點，每隻飛蛾都會圍繞著這個指引點進行搜索，並在找到更好的解決方案時對其進行更新。這個機制使得飛蛾演算法能夠始終保持一個最佳解決方案的存在。

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