优化算法：飞蛾追光（MFO）

优化算法：飞蛾追光（MFO）是一种元启发式算法，通过模仿飞蛾的运动来解决各种优化问题。该算法已广泛应用于电力和能源系统、经济调度、工程设计、图像处理和医疗应用等领域。

优化算法：飞蛾追光（MFO）灵感

夜晚时，飞蛾常常聚集在灯光周围。这是由于它们依靠横向定位的机制进行特殊导航。飞蛾需要远处的光源来进行直线飞行，它们会保持一个固定的角度与光源保持一致。尽管横向定位是有效的，但我们通常会观察到飞蛾在灯光周围呈螺旋状飞行。这是因为飞蛾被人造光所欺骗，导致它们表现出这种行为。为了保持与光源恒定的角度，飞蛾最终会围绕着光源盘旋。

优化算法：飞蛾追光（MFO）流程图

优化算法：飞蛾追光（MFO）逻辑

在优化算法：飞蛾追光（MFO）中，候选解被假设为飞蛾，而问题的变量则是飞蛾在空间中的位置。因此，飞蛾可以通过改变它们的位置向量来在空间中进行飞行。

需要注意的是，飞蛾和火焰都是解，但它们在每次迭代中的处理和更新方式有所不同。

飞蛾是在搜索空间中移动的位置，而火焰则代表着迄今为止获得的飞蛾的最佳位置。换句话说，火焰可以视作飞蛾在搜索过程中的核心指引点，每只飞蛾都会围绕着这个指引点进行搜索，并在找到更好的解决方案时对其进行更新。这个机制使得飞蛾算法能够始终保持一个最佳解决方案的存在。

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