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具有全球高维优化和真实工程问题的多增强策略的自适应动态鱼算法.

Mohamed Elhosseny1,2, Mahmoud Abdel-Salam3, Ibrahim M El-Hasnony2

  • 1College of Computing and Informatics, University of Sharjah, Sharjah, UAE.

Scientific reports
|March 28, 2025
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此摘要是机器生成的。

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适应性动态鱼优化算法 (AD-COA-L) 提高了收速度,避免了局部优化. 这种新的方法可以提高复杂问题的优化性能.

科学领域:

  • 计算智能是一种计算智能.
  • 超启发式优化优化
  • 算法开发 算法开发

背景情况:

  • 鱼优化算法 (COA) 面临的挑战是缓慢的融合和局部优化.
  • 现有的元启发算法经常在平衡探索和利用方面扎.

研究的目的:

  • 引入一种改进的COA变种,即具有局部增强逃生操作员 (AD-COA-L) 的自适应动态COA.
  • 解决原始COA中不良的收速度和局部最佳收的局限性.

主要方法:

  • 使用伯努利地图初始化来获得高质量,均分布的初始人口.
  • 应用自适应镜头基于对立的学习 (ALOBL) 来逃避局部最佳并提高解决方案质量.
  • 纳入当地逃生运营商 (LEO) 以促进信息共享和防止孤立解决方案.
  • 引入一种新的惯性权重,以平衡勘探和开发能力.

主要成果:

  • 与18个其他算法相比,AD-COA-L在29个CEC2017基准函数上表现出卓越的准确性和平衡的勘探开发.
  • 算法显示,在各种维度 (50和100) 中,融合速度得到了改进.
  • AD-COA-L在解决七个复杂的现实世界工程优化问题的过程中被证明是有效的.
关键词:
适应性的 适应性的类鱼是什么意思工程问题 工程问题惯性重量是一种惯性重量.当地的逃生操作员.

相关实验视频

结论:

  • 在准确性,融合性和解决方案质量方面,AD-COA-L显著优于现有的算法.
  • 提议的改进有效地减轻了局部最佳趋同,并提高了整体优化性能.
  • AD-COA-L为各种优化挑战提供了具有竞争力和优势的元启发方法.