飞蛾扑火优化算法的思路挺有意思的，灵感来自飞蛾绕着火光飞的方式，听起来有点浪漫，其实挺实用。用 Java 写的，逻辑也不算复杂，适合想要自己实现一套优化逻辑的你。

飞蛾的飞行方式模拟成数学模型之后，优化过程就像是在找最亮的“火光”——也就是最优解。AMFO本质上是群体智能那一挂的，跟蚁群、粒子群、遗传算法差不多一类，但策略更新得更频繁，响应也快，挺适合高维函数优化。

算法代码用 Java 实现的，结构清晰，一看就能跑。适合你做机器学习参数调优、路径规划，或者想搞个启发式搜索的时候用来替换掉传统方法。跑出来的结果也还不错，精度和收敛速度都比较稳。

如果你对类似的优化算法感兴趣，推荐你看看下面这几个资源：有用 MFO 优化 SVM 预测的（这里），也有蚁群、遗传算法在图像、分发路径这些方面的应用。

，如果你在做优化算法方向的项目，飞蛾扑火算法值得一试。要是你对 Java 熟，改起来更方便，自己加点日志或者可视化输出都不难。