《表5 ROBL-MFO与MFO的运行时间对比》

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《融合折射原理反向学习的飞蛾扑火算法》

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此实验将MFO和ROBL-MFO算法在相同环境下运行，通过观察算法消耗时间判断是否满足时间复杂度较低的要求。实验中维度设置为30，最大迭代次数为500，种群数量为10，其他参数保持一致，每种算法在各个测试函数上分别独立运行30次。两种算法的最小运行时间和平均运行时间如表5所示。从表5可以看出，ROBL-MFO算法的运行时间虽然无论最小运行时间和平均运行时间都比MFO算法略长，但是从总体上看，ROBL-MFO的运行时间还是比较短的。所以ROBL-MFO算法是切实可行的。