論文の概要: Dynamic Cat Swarm Optimization Algorithm for Backboard Wiring Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08908v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 19:41:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-02 06:31:36.371610
• Title: Dynamic Cat Swarm Optimization Algorithm for Backboard Wiring Problem
• Title（参考訳）: バックボード配線問題に対する動的キャット群最適化アルゴリズム
• Authors: Aram Ahmed, Tarik A. Rashid and Soran Saeed
• Abstract要約: 本稿では,動的キャット群最適化(Dynamic Cat Swarm Optimization)と呼ばれる,強力な群知能メタヒューリスティック最適化アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,アルゴリズムの選択スキームと探索モードを変更することにより,これらの位相間の適切なバランスを与える新しい手法を提案する。 最適化の結果,提案アルゴリズムの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9990687944474739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a powerful swarm intelligence meta-heuristic optimization algorithm called Dynamic Cat Swarm Optimization. The formulation is through modifying the existing Cat Swarm Optimization. The original Cat Swarm Optimization suffers from the shortcoming of 'premature convergence', which is the possibility of entrapment in local optima which usually happens due to the off-balance between exploration and exploitation phases. Therefore, the proposed algorithm suggests a new method to provide a proper balance between these phases by modifying the selection scheme and the seeking mode of the algorithm. To evaluate the performance of the proposed algorithm, 23 classical test functions, 10 modern test functions (CEC 2019) and a real world scenario are used. In addition, the Dimension-wise diversity metric is used to measure the percentage of the exploration and exploitation phases. The optimization results show the effectiveness of the proposed algorithm, which ranks first compared to several well-known algorithms available in the literature. Furthermore, statistical methods and graphs are also used to further confirm the outperformance of the algorithm. Finally, the conclusion as well as future directions to further improve the algorithm are discussed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的猫群最適化と呼ばれる強力な群知能メタヒューリスティック最適化アルゴリズムを提案する。 定式化は、既存のCat Swarm Optimizationを変更することで行われる。 もともとの猫群最適化は、探索段階と搾取段階のバランスがずれたために通常起こる局所光学系における誘惑の可能性である「予備収束」の欠点に苦しむ。 そこで,提案アルゴリズムは,アルゴリズムの選択スキームと探索モードを変更することで,これらの相の適切なバランスを与える新しい手法を提案する。 提案アルゴリズムの性能評価には,23の古典的テスト関数,10の現代的なテスト関数(cec 2019),実世界のシナリオが使用される。 さらに、次元ワイド・ダイバーシティ・メトリックは、探索と搾取フェーズの比率を測定するために用いられる。 最適化の結果,提案アルゴリズムの有効性が示され,文献でよく知られたアルゴリズムと比較された。 さらに,統計的手法やグラフを用いて,アルゴリズムの性能をさらに確認する。 最後に,このアルゴリズムをさらに改善するための結論と今後の方向性について述べる。

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