【摘 要】
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In the original Moth-Flame Optimization(MFO),the search behavior of the moth depends on the corresponding flame and the interaction between the moth and its corresponding flame,so it will get stuck in the local optimum easily when facing the multi-dimensi
【机 构】
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DepartmentofGeneralSurgery,DepartmentofComputerScienceandArtificialIntelligence,DepartmentofInformat
【基金项目】
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This research is supported by the National Natural Science Foundation of China(62076185,U1809209),Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China(LY21F020030),Wenzhou Science&Technology Bu
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In the original Moth-Flame Optimization(MFO),the search behavior of the moth depends on the corresponding flame and the interaction between the moth and its corresponding flame,so it will get stuck in the local optimum easily when facing the multi-dimensi
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