数値最適化問題を解くための新型適応型超絶フェアリーレン (Malurus cyaneus) オプティマイゼーションアルゴリズム
Tianzuo Yuan1, Huanzun Zhang2, Jie Jin3
1Faculty of Health Sciences, University of Macau, Macau 999078, China.
Adaptive Superb Fairy-wren Optimization Algorithm (ASFOA) は,適応性とグローバル検索機能を向上させることで,元のSFOAを強化しています. ASFOAは複雑な最適化問題とエンジニアリングアプリケーションで優れたパフォーマンスを示しています.
科学分野:
- コンピューター・インテリジェンス
- メタヒューリスティック最適化
- スワーム・インテリジェンス
背景:
- 素晴らしい妖精の最適化アルゴリズム (SFOA) は動物にインスパイアされたメタヒューリスティックです. 複雑な環境では適応能力の低下,人口多様性の減少,局所的な最適への感受性などの制限に直面しています.
- 既存のSFOAは,グローバルな検索能力と,挑戦的な最適化問題へのスイッチングメカニズムの適応に苦労しています.
研究 の 目的:
- 改良されたメタヒューリスティックアルゴリズム,アダプティブ・スーパー・フェアリー・ウレン・最適化アルゴリズム (ASFOA) を導入する.
- 特定されたSFOAの欠陥に対処し,特にSFOAの適応性,人口の多様性,複雑な最適化タスクのグローバル検索能力を強化する.
主な方法:
- 提案されたASFOAは,元のSFOAの限界を克服するための新しい戦略を組み込んでいます.
- 実験的な検証は,CEC2018とCEC2022のベンチマークテストスイートを使用して行われました.
- 性能は,ASFOAを他の8つのメタヒューリスティックアルゴリズムと10のエンジニアリング制約された最適化問題と比較して評価されました.
主要な成果:
- ASFOAは,CEC2018テストセットで既存のメタヒューリスティックと比較して優れたパフォーマンスを示し,優れた平均ランキングを達成しました.
- このアルゴリズムは,CEC2022テストセットで強力な収束と溶液分布特性を示し,その堅実性を検証した.
- ASFOAは,実際のアプリケーションにおける有効性を示す,エンジニアリングの制限された最適化問題で低い平均ランキングを達成しました.
結論:
- Adaptive Superb Fairy-wren Optimization Algorithm (ASFOA) は,メタヒューリスティックアルゴリズムの競争力のある効果的な変種である.
- ASFOAは複雑な最適化問題を処理する上で顕著な改善を示し,優れた収束性と堅実性を示しています.
- 提案されたASFOAは,理論的および実践的な最適化課題の両方を解決するための有望なアプローチを示しています.
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