智能优化算法-飞蛾搜索算法Moth Search algorithm(附Matlab代码)

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引言

本文提出了一种新的元启发式算法——飞蛾搜索(Moth Search algorithm,MS)算法。 趋光性是指生物体向光源或远离光源的运动,是飞蛾最具代表性的特征之一。最近有研究表明,飞蛾的一个特征是倾向于跟随levy飞行。在自然界中,飞蛾是一种与蝴蝶有关的昆虫,属于鳞翅目。在质谱法中,以最佳飞蛾个体为光源。在质谱法中,以最佳飞蛾个体为光源。一些接近最适者的飞蛾总是表现出一种倾向,以levy飞行的形式在自己的位置周围飞行。利用飞蛾的趋光性和纵向飞行可以建立一种通用的优化方法。为了证明其性能的优越性,进一步将MS方法与其他五种最先进的元启发式优化算法进行了比较。结果清楚地表明,在大多数测试功能和工程案例中,MS显著优于其他五种方法。于2018年发表于Memetic Computing

参考文献

Wang, GG. Moth search algorithm: a bio-inspired metaheuristic algorithm for global optimization problems. Memetic Comp. 10, 151–164 (2018). https://doi.org/10.1007/s12293-016-0212-3

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