基于百分比的自适应性免疫等离子体算法及其应用于工程优化中的应用

科学领域:

• 计算智能是一种计算智能.
• 超启发式算法 超启发式算法 超启发式算法 超启发式算法
• 生物启发的计算技术

背景情况:

• 免疫血算法 (IPA) 是一种最近的元启发技术,其灵感来源于康复性血治疗.
• 随着COVID-19大流行,人们对IPA重新产生了兴趣,并突出了其潜在的应用.
• 确定IPA的最佳控制参数,特别是捐赠者和接受者数量,仍然具有挑战性.

研究的目的:

• 引入IPA的一个新变体,称为百分位IPA (pIPA).
• 改进确定血捐赠者和接受者的机制,使用统计百分位数衡量.
• 评估pIPA在解决基准和复杂工程问题的表现.

主要方法:

• 该研究使用百分位统计指标将人口分为两个子群体.
• 一种新的变种,百分位IPA (pIPA),是基于这一亚人口划分而开发的.
• 在22个数值基准问题和两个复杂的工程任务 (信号噪声过和无人机路径规划) 上测试了pipa的性能.

主要成果:

• 基于百分位数的捐赠者-接受者选择机制显著提高了PIPA的解决问题的能力.
• 与成熟和最先进的元启发式算法相比,piPA表现出优越的性能.
• 该算法有效地解决了复杂的工程挑战,包括噪音过和无人驾驶飞行器路径规划.

结论:

• 开发的百分比IPA (pIPA) 与标准IPA相比提供了显著的改进.
• 基于百分比的机制对于提高算法的优化任务的有效性至关重要.
• pIPA在各种复杂的计算和工程领域的应用方面显示出前景.