群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

非線形計画問題を解くためのミバエ最適化アルゴリズムとホタルアルゴリズムのハイブリッド化

リズク・M リズク・アッラー

非線形計画問題 (NLPP) を解決するために、FOA-FA という新しいハイブリッド アルゴリズムを提案します。ハイブリッド アルゴリズムの主な特徴は、連続最適化の処理におけるミバエ最適化アルゴリズム (FOA) の長所と、堅牢な探索を実現するホタル アルゴリズム (FA) の長所を統合することです。提案されたアルゴリズムの方法論は 2 つのフェーズで構成されます。最初のフェーズでは、ミバエの位置の周囲の全範囲を探索するための新しい適応半径メカニズム (ARM) を採用したオリジナルの FOA のバリエーションを使用し、非負のオーサント問題で継続されているオリジナルの FOA の欠点を克服します。2 番目のフェーズでは、FA を組み込んでミバエの以前の最適な位置を更新し、早期収束を回避します。ハイブリッド アルゴリズムは収束を高速化し、アルゴリズムのパフォーマンスを向上させます。提案された FOA-FA アルゴリズムは、いくつかのベンチマーク問題と 2 つのエンジニアリング アプリケーションでテストされています。数値比較により、その有効性と効率性が実証されています。