Moth-Flame Optimization-algoritmen er en fremvoksende meta-heuristikk som har fått bred anvendelse innen både vitenskap og industri. Når man skal løse optimeringsproblemer ved hjelp av denne algoritmen, må man ta tak i en rekke utfordringer, inkludert flere målsettinger, begrensninger, binære beslutningsvariabler, store søkeområder, dynamiske objektive funksjoner og støyende parametere. "Handbook of Moth-Flame Optimization Algorithm: Variants, Hybrids, Improvements, and Applications" gir en grundig analyse av denne algoritmen samt eksisterende metoder som er omtalt i litteraturen for å håndtere slike utfordringer. Boken har flere sentrale trekk: Den gir en grundig gjennomgang av litteraturen rundt Moth-Flame Optimization-algoritmen og tilbyr en detaljert analyse av likninger, matematiske modeller og mekanismer knyttet til algoritmen. Videre foreslår den ulike varianter av Moth-Flame Optimization-algoritmen for å løse problemer knyttet til binære, multi-mål, støyende, dynamiske og kombinasjonelle optimaliseringsoppgaver. Boken viser også hvordan man kan designe, utvikle og teste disse variantene, noe som gjør den til en uvurderlig ressurs for forskere og praktikere innen dette feltet.
