論文の概要: Modified Bat Algorithm: A Newly Proposed Approach for Solving Complex and Real-World Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15318v1
- Date: Sat, 6 Jul 2024 09:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-28 18:29:13.452470
- Title: Modified Bat Algorithm: A Newly Proposed Approach for Solving Complex and Real-World Problems
- Title（参考訳）: 修正バットアルゴリズム:複雑・実世界の問題を解くための新しい提案されたアプローチ
- Authors: Shahla U. Umar, Tarik A. Rashid, Aram M. Ahmed, Bryar A. Hassan, Mohammed Rashad Baker,
- Abstract要約: Bat Algorithm (BA) は、複雑な問題空間を効率的に探索し、準最適解を見つけるために設計されたメタヒューリスティック検索アルゴリズムである。
本稿では,修正バットアルゴリズム (MBA) を,元BAで観測された局所最適限界に対処するための拡張として提案する。
MBAは、現在の最適解の周波数と速度を取り入れ、最適解への収束速度を向上し、局所的最適進入を防止する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.332857438189105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bat Algorithm (BA) is a nature-inspired metaheuristic search algorithm designed to efficiently explore complex problem spaces and find near-optimal solutions. The algorithm is inspired by the echolocation behavior of bats, which acts as a signal system to estimate the distance and hunt prey. Although the BA has proven effective for various optimization problems, it exhibits limited exploration ability and susceptibility to local optima. The algorithm updates velocities and positions based on the current global best solution, causing all agents to converge towards a specific location, potentially leading to local optima issues in optimization problems. On this premise, this paper proposes the Modified Bat Algorithm (MBA) as an enhancement to address the local optima limitation observed in the original BA. MBA incorporates the frequency and velocity of the current best solution, enhancing convergence speed to the optimal solution and preventing local optima entrapment. While the original BA faces diversity issues, both the original BA and MBA are introduced. To assess MBAs performance, three sets of test functions (classical benchmark functions, CEC2005, and CEC2019) are employed, with results compared to those of the original BA, Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), and Dragonfly Algorithm (DA). The outcomes demonstrate the MBAs significant superiority over other algorithms. Additionally, MBA successfully addresses a real-world assignment problem (call center problem), traditionally solved using linear programming methods, with satisfactory results.
- Abstract（参考訳）: Bat Algorithm (BA) は、複雑な問題空間を効率的に探索し、準最適解を見つけるために設計された、自然に着想を得たメタヒューリスティック検索アルゴリズムである。
このアルゴリズムはコウモリのエコー位置行動にインスパイアされ、コウモリは距離を推定し獲物を狩る信号システムとして機能する。
BAは様々な最適化問題に有効であることが証明されているが、探索能力と局所最適性への感受性が制限されている。
このアルゴリズムは現在のグローバルベストソリューションに基づいて速度と位置を更新し、すべてのエージェントが特定の場所に収束し、最適化問題における局所的な最適問題を引き起こす可能性がある。
そこで本研究では,修正バットアルゴリズム (MBA) を,元のBAで観測された局所最適値制限に対処するための拡張として提案する。
MBAは、現在の最適解の周波数と速度を取り入れ、最適解への収束速度を向上し、局所的最適進入を防止する。
元々のBAは多様性の問題に直面しているが、元々のBAとMBAはどちらも導入されている。
MBAの性能を評価するために,従来のBA, Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Dragonfly Algorithm (DA) の3つのテスト関数(古典的ベンチマーク関数, CEC2005, CEC2019)を用いる。
これらの結果は、MBAが他のアルゴリズムよりも優れていることを示している。
さらに、MBAは、線形プログラミング手法を用いて伝統的に解決された実世界の代入問題(コールセンター問題)に、良好な結果で対処することに成功した。
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