論文の概要: Modified-Improved Fitness Dependent Optimizer for Complex and Engineering Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14271v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 07:47:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-28 18:39:09.783381
- Title: Modified-Improved Fitness Dependent Optimizer for Complex and Engineering Problems
- Title(参考訳): 複雑・工学的問題に対する改良改良型適合度依存性最適化器
- Authors: Hozan K. Hamarashid, Bryar A. Hassan, Tarik A. Rashid,
- Abstract要約: FDO(Fitness dependent)は、新しいスウォーム知能アルゴリズムの1つである。
本研究は、M-IFDOと呼ばれるIFDOの修正版を提案する。
M-IFDOは5つの最先端アルゴリズムと比較される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.078139820108554
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fitness dependent optimizer (FDO) is considered one of the novel swarm intelligent algorithms. Recently, FDO has been enhanced several times to improve its capability. One of the improvements is called improved FDO (IFDO). However, according to the research findings, the variants of FDO are constrained by two primary limitations that have been identified. Firstly, if the number of agents employed falls below five, it significantly diminishes the algorithm's precision. Secondly, the efficacy of FDO is intricately tied to the quantity of search agents utilized. To overcome these limitations, this study proposes a modified version of IFDO, called M-IFDO. The enhancement is conducted by updating the location of the scout bee to the IFDO to move the scout bees to achieve better performance and optimal solutions. More specifically, two parameters in IFDO, which are alignment and cohesion, are removed. Instead, the Lambda parameter is replaced in the place of alignment and cohesion. To verify the performance of the newly introduced algorithm, M-IFDO is tested on 19 basic benchmark functions, 10 IEEE Congress of Evolutionary Computation (CEC-C06 2019), and five real-world problems. M-IFDO is compared against five state-of-the-art algorithms: Improved Fitness Dependent Optimizer (IFDO), Improving Multi-Objective Differential Evolution algorithm (IMODE), Hybrid Sampling Evolution Strategy (HSES), Linear Success-History based Parameter Adaptation for Differential Evolution (LSHADE) and CMA-ES Integrated with an Occasional Restart Strategy and Increasing Population Size and An Iterative Local Search (NBIPOP-aCMAES). The verification criteria are based on how well the algorithm reaches convergence, memory usage, and statistical results. The results show that M-IFDO surpasses its competitors in several cases on the benchmark functions and five real-world problems.
- Abstract(参考訳): FDO(Fitness dependent Optimizationr)は、新しいスウォーム知能アルゴリズムの1つである。
近年、FDOはその能力を改善するために何度か拡張されている。
改善の1つは改善FDO(英語版)(IFDO)と呼ばれる。
しかし、研究結果によると、FDOの変種は2つの主要な制限によって制限されている。
第一に、もし採用されるエージェントの数が5以下であれば、アルゴリズムの精度は著しく低下する。
第2に、FDOの有効性は、使用した検索エージェントの量と複雑に結びついている。
これらの制限を克服するため,本研究では,M-IFDOと呼ばれるIFDOの修正版を提案する。
この強化は、スカウトミツバチの位置をIFDOに更新し、スカウトミツバチを移動させ、より良い性能と最適解を得る。
より具体的には、IFDOの2つのパラメータはアライメントと凝集である。
代わりに、Lambdaパラメータはアライメントと凝集の代わりに置き換えられる。
新たに導入されたアルゴリズムの性能を検証するため、M-IFDOは19の基本的なベンチマーク関数、10のIEEE Congress of Evolutionary Computation (CEC-C06 2019)、および5つの実世界の問題でテストされている。
M-IFDOは、5つの最先端アルゴリズムと比較される: 改善された適合性依存最適化(IFDO)、改善された多目的微分進化アルゴリズム(IMODE)、ハイブリッドサンプリング進化戦略(HSES)、線形継承履歴に基づく微分進化のためのパラメータ適応(LSHADE)およびCMA-ES。
検証基準は、アルゴリズムが収束性、メモリ使用量、統計的結果にどの程度達するかに基づいている。
その結果,M-IFDOは,ベンチマーク関数と実世界の5つの問題において,いくつかのケースでライバルを上回っていることがわかった。
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