锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

MFO算法MATLAB代码,【优化求解】飞蛾扑火算法（MFO）【Matlab 192期】

一、简介
飞蛾扑火优化(Moth-?ame 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。

受这种自然现象的启发，Seyedali Mirjalili将飞蛾绕着光源螺旋飞行的过程抽象成为一个寻优的过程，飞蛾飞行的整个空间即是问题的解空间，一只飞蛾即是问题的一个解，而火焰(光源)即是问题的一个较优解，每一只飞蛾对应一个光源，避免了算法陷入局部最优；当飞蛾与火焰足够多的时候，飞蛾的飞行能够搜索解空间的绝大部分区域，从而保证了算法的探索能力；而在寻优的过程中，火焰数随着迭代次数的增加而减少，使飞蛾能够充分搜索更优解的邻域空间，保证了算法的利用能力。
正是基于以上特点，MFO在探索与利用之间找到了平衡，从而使算法在优化问题中有一个较好的效果。
总的来说MFO也是一种基于种群的随机启发式搜索算法，它与PSO、GSA等算法最大的区别就在于其粒子搜索路径是螺旋形的，粒子围绕着更优解以一种螺旋的方式移动，而不是直线移动。
MFO的过程如下：
1.初始化飞蛾种群
2.对飞蛾种群进行适应度评价
【MFO算法MATLAB代码,【优化求解】飞蛾扑火算法（MFO）【Matlab 192期】】3.重复如下过程直到达到停止标准：
3.1自适应更新火焰个数n，当迭代次数为1时，飞蛾个数即为火焰个数
3.2对飞蛾种群适应度进行排序，取出适应度较好的n个飞蛾作为火焰
3.3更新飞蛾的搜索参数。
3.4根据每只飞蛾对应的火焰与飞行参数更新飞蛾的位置
4.输出所得最优解(火焰)
具体的飞蛾位置更新公式见论文：Moth-?ame optimization algorithm: A novel nature-inspired heuristic paradigm
示例：

二、源代码
%______________________________________________________________________________________________
% Moth-Flame Optimization Algorithm (MFO)
% Main paper:
% 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
%_______________________________________________________________________________________________
% You can simply define your cost in a seperate file and load its handle to fobj
% The initial parameters that you need are:
%__________________________________________
% fobj = @YourCostFunction
% dim = number of your variables
% Max_iteration = maximum number of generations
% SearchAgents_no = number of search agents
% lb=[lb1,lb2,...,lbn] where lbn is the lower bound of variable n
% ub=[ub1,ub2,...,ubn] where ubn is the upper bound of variable n
% If all the variables have equal lower bound you can just
% define lb and ub as two single number numbers
% To run MFO: [Best_score,Best_pos,cg_curve]=MFO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)
%______________________________________________________________________________________________
clear all
clc
SearchAgents_no=30; % Number of search agents
Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper)
Max_iteration=1000; % Maximum numbef of iterations
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_score,Best_pos,cg_curve]=MFO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
figure('Position',[284 214 660 290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Test function')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
grid off
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
semilogy(cg_curve,'Color','b')
title('Convergence curve')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best flame (score) obtained so far');
axis tight
grid off
box on
legend('MFO')
display(['The best solution obtained by MFO is : ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by MFO is : ', num2str(Best_score)]);
三、运行结果

四、备注
完整代码或者代写添加QQ912100926
往期回顾>>>>>>
【优化求解】粒子群算法之充电站最优布局【Matlab 061期】
【优化求解】遗传算法之多旅行商问题【Matlab 062期】
【优化求解】遗传和模拟退火之三维装箱问题【Matlab 063期】
【优化求解】遗传算法之求最短路径【Matlab 064期】
【优化求解】粒子群之优化灰狼算法【Matlab 065期】
【优化求解】多目标之灰狼优化算法MOGWO 【Matlab 066期】
【优化求解】遗传算法之求解优化车辆发车间隔【Matlab 067期】
【优化求解】磷虾群算法简介【Matlab 068期】
【优化求解】差分进化算法简介【Matlab 069期】
【优化求解】约束优化之惩罚函数法简介【Matlab 070期】
【优化求解】改进灰狼算法之求解重油热解模型【Matlab 072期】
【优化求解】蚁群算法之配电网故障定位【Matlab 073期】
【优化求解】遗传算法之求解岛屿物资补给优化问题【Matlab 137期】
【优化求解】基于matlab冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)【Matlab 138期】
【优化求解】基于matlab之金鹰优化求解算法(GEO)【Matlab 139期】
【优化求解】基于GUI界面之BP神经网络优化求解【Matlab 179期】
【优化求解】基于GUI界面之遗传算法优化求解【Matlab 180期】
【优化求解】基于GUI界面之蚁群算法优化求解【Matlab 181期】
【优化求解】 免疫算法之数值逼近优化分析【Matlab 182期】
【优化求解】 启发式算法之函数优化分析【Matlab 183期】
【优化求解】改进的遗传算法(GA+IGA)之城市交通信号优化【Matlab 184期】
【优化求解】改进的遗传算法GA之城市交通信号优化【Matlab 185期】
【优化求解】改进的遗传算法IGA之城市交通信号优化【Matlab 186期】
【优化求解】罚函数的粒子群算法之函数寻优【Matlab 187期】
【优化求解】细菌觅食算法之函数优化分析【Matlab 188期】
【优化求解】引力搜索算法之函数优化分析【Matlab 189期】
【优化求解】蚁群算法之函数优化分析【Matlab 190期】
【优化求解】多元宇宙优化算法【Matlab 191期】

    推荐阅读


    上一篇：利用计算机技术实现对文本篇章,自然语言处理NLP学习笔记一（概念与模型初探...）

    下一篇：【源码】冠状病毒群免疫优化器（CHIO）设计