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Optimierungsalgorithmus: Moth chasing light (MFO)

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Freigeben: 2024-01-19 17:03:15
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Der Motte-in-Flamme-Optimierungsalgorithmus (MFO) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der verschiedene Optimierungsprobleme löst, indem er die Bewegung von Motten nachahmt. Der Algorithmus wird häufig in Bereichen wie Energie- und Energiesystemen, wirtschaftlicher Disposition, technischem Design, Bildverarbeitung und medizinischen Anwendungen eingesetzt.

Inspiration der Motte zum Flammenoptimierungsalgorithmus (MFO)

Nachts versammeln sich Motten oft um Lichter. Dies liegt daran, dass sie für die spezialisierte Navigation auf einen Mechanismus zur seitlichen Positionierung angewiesen sind. Motten benötigen eine entfernte Lichtquelle, um geradlinig fliegen zu können, und sie halten einen festen Winkel zur Lichtquelle ein. Obwohl die seitliche Positionierung effektiv ist, beobachtet man oft, wie Motten spiralförmig um das Licht fliegen. Denn Motten werden durch künstliches Licht getäuscht und zeigen so dieses Verhalten. Um einen konstanten Winkel zur Lichtquelle aufrechtzuerhalten, kreist die Motte schließlich um die Lichtquelle.

Flussdiagramm des Motten-zu-Flammen-Optimierungsalgorithmus (MFO)

Optimierungsalgorithmus: Moth chasing light (MFO)

Logik des Motten-zu-Flammen-Optimierungsalgorithmus (MFO)

Im Motten-zu-Flammen-Optimierungsalgorithmus (MFO) wird angenommen, dass die Kandidatenlösung eine Motte und das Problem die Variable ist ist die Position der Motte im Raum. Daher können Falter durch den Weltraum fliegen, indem sie ihren Positionsvektor ändern.

Es ist wichtig zu beachten, dass sowohl Motten als auch Flammen Lösungen sind, sie jedoch in jeder Iteration anders verarbeitet und aktualisiert werden.

Die Motte ist eine Position, die sich im Suchraum bewegt, und die Flamme stellt die bisher beste Position der Motte dar. Mit anderen Worten: Die Flamme kann als zentraler Orientierungspunkt für die Motten bei ihrer Suche angesehen werden, um den herum jede Motte sucht und aktualisiert, wenn sie eine bessere Lösung findet. Dieser Mechanismus ermöglicht es dem Mottenalgorithmus, immer eine optimale Lösung aufrechtzuerhalten.

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