Resumen

El algoritmo de optimización polilla-llama (MFO) es un novedoso paradigma heurístico inspirado en la naturaleza. La principal inspiración de este algoritmo es el método de navegación de las polillas en la naturaleza denominado orientación transversal. Las polillas vuelan de noche manteniendo un ángulo fijo con respecto a la luna, un mecanismo muy eficaz para desplazarse en línea recta durante largas distancias. Sin embargo, estos extravagantes insectos se ven atrapados en una trayectoria en espiral alrededor de las luces artificiales. Ante el fenómeno de que el algoritmo MFO tiene una convergencia lenta y una precisión baja, se propone una versión mejorada del algoritmo MFO basada en la estrategia Lévy-flight, que se denomina LMFO. La estrategia Lévy-flight puede aumentar la diversidad de la población contra la convergencia prematura y hacer que el algoritmo salga del óptimo local de forma más eficaz. Este enfoque es útil para obtener un mejor equilibrio entre la exploración y la capacidad de explotación de MFO, por lo tanto, que puede hacer LMFO más rápido y más robusto que MFO. Además, se realiza una comparación con ABC, BA, GGSA, DA, PSOGSA y MFO en 19 funciones de referencia sin restricciones y 2 problemas de diseño de ingeniería con restricciones. Estos resultados demuestran el rendimiento superior de LMFO.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Optimización de la llama de polilla; algoritmo MFO; método de navegación; orientación transversal; algoritmo LMFO; estrategia de vuelo de Lévy.
• Keywords:Moth-flame optimization; MFO algorithm; navigation method; transverse orientation; LMFO algorithm; Lévy-flight strategy