增强的鱼优化算法与 3D TSP 问题的新策略
1School of Mathematics and Information Science, North Minzu University, Yinchuan 750021, China.
这项研究介绍了ImWOA,一个改进的鱼优化算法 (WOA),通过集群,适应性突变和模式搜索来提高全球搜索效率. ImWOA在基准功能和旅行销售员问题上表现出卓越的表现.
科学领域:
- 计算智能是一种计算智能.
- 优化算法 优化算法
- 超听证学是一种超听证学.
背景情况:
- 鱼优化算法 (WOA) 由于全球搜索效率不足而受到影响.
- 复杂的优化问题需要具有强大的探索和利用能力的算法.
研究的目的:
- 提高鱼优化算法 (WOA) 的全球搜索效率和性能.
- 开发一个改进的变体 (ImWOA),解决原始WOA的局限性.
主要方法:
- 集成使用K-means集群的动态集群中心引导搜索机制.
- 实施一种双模多样性驱动的适应性突变机制.
- 包括GPSPositiveBasis2N算法用于定期本地优化.
主要成果:
- ImWOA在30D中的20/29函数和100D CEC2017基准测试中的26/29函数中获得了最佳平均值.
- 在复杂的优化任务中表现出卓越的能力,包括在3D-TSP验证中的一流表现.
- 超过了原来的WOA,八个最先进的元启发方法和五个先进的WOA变体.
结论:
- 与原来的WOA相比,拟议的ImWOA显著提高了全球勘探和解决方案质量.
- 多种策略的协同集成增强了算法的稳定性和融合.
- ImWOA为解决复杂的全球优化问题提供了一种强大而有效的元启发术.
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