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飞蛾扑火优化算法 MFO｜2015年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
飞蛾扑火优化算法（MFO）提出于 2015 年，模拟飞蛾绕火焰做横向定位飞行：飞蛾把已找到的较优解当作火焰、绕火焰螺旋逼近，火光数量随迭代自适应减少，实现从探索到开发的过渡。本包为 MATLAB 标准实现，返回最优解与逐代收敛曲线，适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
项目说明
飞蛾扑火优化算法（MFO）
提出年份：2015 年 编程语言：MATLAB
飞蛾扑火优化算法（Moth-Flame Optimization，MFO）是 2015 年提出的一种优化算法，模拟飞蛾绕火焰做横向定位飞行：飞蛾把已找到的较优解当作火焰、绕火焰螺旋逼近，火光数量随迭代自适应减少，实现从探索到开发的过渡。
- 标准迭代框架，参数含义清晰，便于阅读与二次开发
- 入口参数与返回值统一，可直接与其它优化算法做对比实验
- 附带 README.txt，写清函数签名、包含文件与调用示例
交付内容：MFO.m、initialization.m、README.txt
调用方式：function [Best_flame_score,Best_flame_pos,Convergence_curve]=MFO(N,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)
运行环境：MATLAB，解压即可运行