群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

制約付きおよび制約なしのテスト関数に対する Grasshopper 最適化アルゴリズムの適用

アビシェク・G・ネーヴ

Grasshopper 最適化アルゴリズムは、最近の最適化アルゴリズムの 1 つです。このアルゴリズムは、自然界のバッタの群れの行動を模倣し、数学的にモデル化する、群れに基づく自然にヒントを得たアルゴリズムです。提案されたアルゴリズムは、エンジニアリングの最適化問題を解決するために使用できます。GOA は、アルゴリズムのパフォーマンスを検証および確認するために、さまざまなベンチマーク テスト関数でテストされます。GOA から取得された結果は、テスト関数の実際の値 (結果) と比較されます。アルゴリズムから取得された結果は、アルゴリズムが正確な結果を提供できることを示しています。制約なしおよび制約付きのテスト関数は、Grasshopper 最適化アルゴリズム (GOA) を使用して解決され、その結果は、アルゴリズムが信頼できる結果を提供することを検証できます。制約処理手法は、制約付き最適化問題を制約なし最適化問題に変換するために使用されます。これにより、問題は Grasshopper 最適化アルゴリズム (GOA) で処理できます。この論文では、静的ペナルティ法が制約処理手法として使用されます。このアルゴリズムは、実際のさまざまなエンジニアリング問題にも適用できます。