論文の概要: Duck swarm algorithm: a novel swarm intelligence algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13508v1
- Date: Mon, 27 Dec 2021 04:53:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-29 01:15:35.504343
- Title: Duck swarm algorithm: a novel swarm intelligence algorithm
- Title（参考訳）: duck swarm algorithm: 新しいswarm intelligenceアルゴリズム
- Authors: Mengjian Zhang, Guihua Wen, and Jing Yang
- Abstract要約: 本稿では,Duck Swarm Algorithm (DSA) という,群知能に基づく最適化アルゴリズムを提案する。
DSAの性能は18のベンチマーク関数を用いて検証する。
提案したDSAの性能解析には,4つの工学的制約問題も使用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.103686573227032
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A swarm intelligence-based optimization algorithm, named Duck Swarm Algorithm
(DSA), is proposed in this paper. This algorithm is inspired by the searching
for food sources and foraging behaviors of the duck swarm. The performance of
DSA is verified by using eighteen benchmark functions, where it is statistical
(best, mean, standard deviation, and average running time) results are compared
with seven well-known algorithms like Particle swarm optimization (PSO),
Firefly algorithm (FA), Chicken swarm optimization (CSO), Grey wolf optimizer
(GWO), Sine cosine algorithm (SCA), and Marine-predators algorithm (MPA), and
Archimedes optimization algorithm (AOA). Moreover, the Wilcoxon rank-sum test,
Friedman test, and convergence curves of the comparison results are used to
prove the superiority of the DSA against other algorithms. The results
demonstrate that DSA is a high-performance optimization method in terms of
convergence speed and exploration-exploitation balance for solving
high-dimension optimization functions. Also, DSA is applied for the optimal
design of two constrained engineering problems (the Three-bar truss problem,
and the Sawmill operation problem). Additionally, four engineering constraint
problems have also been used to analyze the performance of the proposed DSA.
Overall, the comparison results revealed that the DSA is a promising and very
competitive algorithm for solving different optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,duck swarm algorithm (dsa) と呼ばれる群知能に基づく最適化アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、食物源の探索とアヒル群れの採餌行動に触発されている。
dsaの性能は18のベンチマーク関数を用いて検証され、統計(最高値、平均値、標準偏差、平均実行時間)の結果は、粒子群最適化(pso)、fireflyアルゴリズム(fa)、チキン群最適化(cso)、grey wolf optimizationr(gwo)、sine cosineアルゴリズム(sca)、marine-predatorsアルゴリズム(mpa)、archimedes最適化アルゴリズム(aoa)といった7つのよく知られたアルゴリズムと比較される。
さらに、他のアルゴリズムに対するDSAの優位性を証明するために、ウィルコクソンランクサム試験、フリードマン試験、および比較結果の収束曲線を用いる。
その結果、DSAは高次元最適化関数を解くための収束速度と探索-探索バランスの観点から高性能な最適化手法であることが示された。
また、DSAは2つの制約付きエンジニアリング問題(三バートラス問題とソーミル演算問題)の最適設計に適用される。
さらに、提案されたdsaの性能を分析するために4つのエンジニアリング制約問題も用いられている。
比較の結果,dsaは様々な最適化問題を解決するための有望で非常に競争力のあるアルゴリズムであることが判明した。
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