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飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization，MFO）是一种自然激励且易于实现的全局优化算法，在许多实际优化任务中表现出良好的性能。然而，MFO算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优解的问题，针对这些不足，提出了一种Kent混沌动态惯性权值的改善飞蛾火焰优化算法（Ameliorative MFO，AMFO）。在AMFO算法中，引入Kent混沌映射搜索策略帮助当前最优解跳出局部最优；采用基于适应度值和迭代次数的动态惯性权值策略来平衡算法的开发和探索能力，以进一步提升MFO算法性能。在8个经典benchmark函数上验证AMFO算法的搜索精度和性能，并将其结果与标准飞蛾火焰优化算法、粒子群算法和差分进化算法进行比较，仿真结果表明AMFO算法具有较好的搜索性能。

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飞蛾扑火优化(MFO)算法是一种新颖的群智能优化算法,该算法的主要灵感来源于飞蛾在自然界中被称为横向定位的飞行方式.作为一种新提出的仿生群智能优化算法,分析了飞蛾扑火优化算法的生物学原理,对算法的实现过程建立了数学模型.通过典型的函数优化对算法进行了仿真测试,结果显示飞蛾扑火优化算法是可行性的、有效的.最后,对将来的工作做进一步的展望. 本算法使用Java语言实现的飞蛾扑火优化算法。

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梦幻服务端源码（飞蛾版本，需自己手动架设），尚未经过任何修改的版本。资源需要自己添加！

MFO 飞蛾优化算法 matlab代码

该代码是是用matlab编写的关于遗传算法和飞蛾火焰算法的详细代码。另外包括了23个基准测试函数，及两者的折线图的比较。另外输出均值，方差和运行30次，每次的最优解。