GWOA: Un algoritmo de optimización de ballenas mejorado de múltiples estrategias para la optimización del diseño de...

Área de la Ciencia:

• Inteligencia computacional
• Algoritmos de optimización
• Las metaheurísticas

Sus antecedentes:

• El algoritmo de optimización de ballenas tradicional (WOA) sufre de óptima local, convergencia lenta y búsqueda global limitada de problemas de alta dimensión.
• Las variantes de WOA existentes pueden no abordar completamente estas limitaciones en escenarios de optimización complejos.

Objetivo del estudio:

• Proponer un algoritmo mejorado de optimización de ballenas (GWOA) que aborde las deficiencias de la WOA tradicional.
• Mejorar la capacidad de búsqueda global, la velocidad de convergencia y la precisión de la solución para problemas de optimización complejos.

Principales métodos:

• Integración del ajuste de parámetros adaptativos, mejor cerco de presas y estrategias de búsqueda de seno-cosino en WOA.
• Prueba de GWOA en 23 funciones de referencia (unimodal, multimodal, de composición) y problemas de diseño de ingeniería (recipiente a presión, resorte).
• Análisis comparativo con metaheurística básica, variantes de WOA y algoritmos de última generación, incluidos los experimentos de escalabilidad.

Principales resultados:

• GWOA demostró una velocidad de convergencia y una precisión de solución superiores en la mayoría de las funciones de referencia, especialmente para problemas multimodales y de composición.
• Alcanzó una eficiencia global (OE) del 74,46% en las pruebas de referencia.
• Reducción efectiva de costos y cumplimiento de las restricciones en los problemas de optimización de ingeniería, mostrando una mayor estabilidad y capacidad de optimización.

Conclusiones:

• GWOA mejora significativamente la búsqueda global, la velocidad de convergencia y la estabilidad de la solución a través de la integración de múltiples estrategias.
• GWOA muestra un gran potencial para resolver problemas de optimización complejos y sirve como una herramienta eficiente para aplicaciones de ingeniería.
• El GWOA propuesto ofrece una alternativa robusta y eficaz a los algoritmos de optimización tradicionales.