LSWOA: Un algoritmo de optimización de ballenas mejorado con vuelo Levy y vuelo en espiral para problemas de...

Área de la Ciencia:

• Inteligencia computacional
• Optimización metaheurística
• Mejora de algoritmos

Sus antecedentes:

• El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) enfrenta limitaciones que incluyen convergencia prematura, diversidad de población reducida, tasas de convergencia lentas y poca precisión.
• Un desequilibrio significativo entre las fases de exploración y explotación obstaculiza la eficacia de WOA en problemas complejos de optimización.

Objetivo del estudio:

• Introducir un nuevo algoritmo mejorado de optimización de ballenas (LSWOA) diseñado para superar las limitaciones inherentes de la WOA canónica.
• Mejorar el rendimiento general de optimización, la velocidad de convergencia y la precisión del WOA.

Principales métodos:

• Implementó una inicialización de Good Nodes Set para una línea de base de búsqueda de mayor calidad.
• Introdujo una estrategia de búsqueda guiada basada en la distancia para mejorar las capacidades de escape óptimas locales.
• Desarrolló una estrategia de actualización en espiral mejorada con ajuste dinámico de parámetros para equilibrar la exploración y la explotación.

Principales resultados:

• LSWOA demostró un rendimiento de optimización superior en varias funciones de referencia dimensionales en comparación con otros algoritmos metaheurísticos y variantes de WOA.
• El algoritmo logró excelentes resultados en siete problemas de optimización de diseño de ingeniería, mostrando su efectividad en aplicaciones del mundo real.
• LSWOA exhibió una velocidad y precisión de convergencia mejoradas, abordando efectivamente desafíos de optimización complejos y de alta dimensión.

Conclusiones:

• El LSWOA propuesto mitiga efectivamente las debilidades del WOA estándar, ofreciendo una herramienta de optimización más robusta y eficiente.
• LSWOA muestra un potencial significativo para diversas aplicaciones en desafíos de ingeniería del mundo real debido a su gran rendimiento y adaptabilidad.