优化算法投稿期刊

不好发，进化算法不好发论文，在进化算法领域,里面的论文鱼龙混杂,好的论文非常好,差的非常水,部分算法甚至完全无法复现论文效果。非常吃圈子关系

是的，进化算法可以用来发表论文。它是一种基于进化策略的算法，可以用来解决复杂的优化问题。进化算法通过模拟自然界的进化过程，以适应不断变化的环境，来解决复杂的优化问题。它可以用来解决机器学习中的多种问题，如回归、分类和聚类等。因此，进化算法可以用来发表论文，并且可以帮助您解决复杂的优化问题。

（以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读） 飞蛾扑火算法（Moth-Flame Optimization）是受飞蛾围绕火焰飞行启发而提出的算法。算法提出于2015年5月（投稿日期），虽可算作一个新算法，不过无数研究者就像飞蛾见了火一样，发表了如此之多的论文，惊了。 飞蛾扑火算法中有两种个体，飞蛾和火焰，飞蛾选择并围绕火焰以螺线方式飞行搜索，搜索完后，火焰将移动位置，以保持火焰是飞蛾和火焰群体中最优的位置。 算法的流程简单，螺线搜索在之前的鲸鱼算法中也出现过，这里会较为详细的记录记录螺线搜索的具体情况。

显然,飞蛾扑火算法中有两种角色,飞蛾与火焰。初始时飞蛾与火焰的数量均为N。为了方便查看，将飞蛾的位置表示为XM ，火焰的位置为 XF。 初始化时，会在解空间内初始化N个飞蛾与M(M=N)个火焰。在算法过程中，飞蛾将会围绕它所选择的火焰飞行，之后将这N个飞蛾与M个火焰按优劣排序，并将M个火焰移动到较优的前M个个体的位置。其中火焰的数量M会随着迭代次数的改变而不断变化，论文中阶梯递减至1。 算法的主要步骤如下： 1. 飞蛾选择火焰（将火焰分配给飞蛾）。 2. 飞蛾围绕火焰飞行。 3. 移动火焰到相应位置。 从步骤可以看出，算法中飞蛾的飞行是一种无贪心算法的操作，而火焰的移动则是一种变相的贪心操作。

初始化时，会有N个飞蛾和N个火焰（M=N）,故每只飞蛾都可以选择互不相同的火焰。随着迭代次数的递增，火焰的数量会递减。其数量根据以下公式计算得出：

其图像如下图所示：

其实就是将火焰数量M线性递减到1，由于火焰数量是正数，故图像呈阶梯状。 随着迭代次数增加，火焰数量递减，每只飞蛾无法选择互不相同的火焰，此时可以随机选择火焰或者飞蛾群体按顺序依次往后选取，类似于取模。两种方式的差别不大。

该步骤是算法的核心计算步骤。 对于飞蛾 ,它围绕火焰 飞行后到达的新位置XM_new根据以下公式计算得出：

其图像如下

而算法中的飞行轨迹应该是这样的：

取出一维看看

其中i为计算次数。

图像就是cos函数图像的变形。考虑到飞蛾与火焰之间的距离会越来越短，其飞行图像应该与上图相反，即振幅越来越小，局部搜索能力越来越强。

N只飞蛾围绕M个火焰飞行后，会到N个新位置，计算这N个新位置的适应度值，将这N个新位置与M个火焰这（N+M）个位置按优劣排序，并将其中较优的M个位置作为下一轮中火焰的位置。

其飞蛾扑火算法流程图如下：

由于飞蛾扑火算法可以说是对蚁狮算法和鲸鱼算法的结合，这里就看看算法的图像，不再做其他处理了。 适应度函数 。

实验一：

从结果看来，飞蛾扑火算法的性能稳定也优于蚁狮算法，从图像看算法收敛性不如蚁狮算法但局部搜索性能要强于蚁狮算法。 可见螺线的局部搜索能力还是强于随机游走的，不过其全局搜索要弱于随机游走。相比蚁狮算法，飞蛾扑火算法更容易陷入局部最优（其实与蚁狮差不多，只要火焰/蚁狮陷入局部最优基本完蛋，不过蚁狮数量恒定，火焰数量递减，所有火焰更容易局部最优）。

飞蛾扑火算法是根据飞蛾围绕火焰飞行的行为而提出的算法。算法的结构比较简单，与蚁狮算法类似，只是搜索步骤将随机游走替换成了螺线搜索（当然还有跟多细节上的不同，可以看看原文）。算法的局部搜索能力非常强，依靠螺线就提供了全局搜索和局部搜索能力，其全局搜索和局部搜索能力强弱由其极半径决定，算法中由b决定。不过算法缺少跳出局部最优的能力，在平滑函数中的效果非常好，在局部最优较多的函数中效果中规中矩。

参考文献 Mirjalili S . Moth-flame optimization algorithm: A novel nature-inspired heuristic paradigm[J]. Knowledge-Based Systems, 2015, 89(NOV.):228-249.. 提取码：koy9 以下指标纯属个人yy,仅供参考

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