Un optimizador de equilibrio de múltiples estrategias mejorado para la planificación de rutas de vehículos marinos de...

Área de la Ciencia:

• Algoritmos de optimización
• Optimización heurística
• Inteligencia computacional

Sus antecedentes:

• El optimizador de equilibrio estándar (EO) enfrenta limitaciones en la capacidad de optimización.
• Necesidad de una búsqueda y exploración global mejoradas en algoritmos de optimización.

Objetivo del estudio:

• Para mejorar el rendimiento del optimizador de equilibrio (EO).
• Introducir nuevas estrategias para mejorar la capacidad de optimización de EO y la búsqueda global.
• Validar la eficacia del algoritmo mejorado en funciones de referencia y aplicaciones del mundo real.

Principales métodos:

• Implementación de un grupo de estado de equilibrio inverso para una exploración espacial de búsqueda más amplia.
• Introducción de una estrategia de selección de estado de equilibrio no uniforme para la exploración enfocada.
• Integración de una estrategia de mutación del estado de equilibrio para mejorar la búsqueda del óptimo global.
• Evaluación del rendimiento utilizando 29 funciones de referencia y aplicación en la planificación de rutas de vehículos marinos.

Principales resultados:

• El EO mejorado, denominado estado de equilibrio inverso EO (R [Fórmula: ver texto] O), muestra mejoras significativas en el rendimiento con respecto al EO estándar.
• R [Fórmula: ver texto] O demuestra resultados superiores en comparación con otros algoritmos de optimización heurística de uso frecuente.
• Aplicación exitosa de R[Fórmula: véase el texto]O en la planificación de rutas para vehículos marinos de superficie con obstáculos estáticos y dinámicos.

Conclusiones:

• Las mejoras propuestas mejoran efectivamente el rendimiento del optimizador de equilibrio.
• R[Fórmula: ver texto]O ofrece una solución robusta y eficiente para problemas de optimización complejos.
• El algoritmo muestra utilidad práctica en sistemas autónomos como la planificación de rutas de vehículos marinos.