論文の概要: LPBSA: Enhancing Optimization Efficiency through Learner Performance-based Behavior and Simulated Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14759v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 13:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:39:17.473407
• Title: LPBSA: Enhancing Optimization Efficiency through Learner Performance-based Behavior and Simulated Annealing
• Title（参考訳）: LPBSA:学習者パフォーマンスに基づく行動とシミュレーションアニーリングによる最適化効率の向上
• Authors: Dana R. Hamad, Tarik A. Rashid,
• Abstract要約: LPBSAは、Learner Performance-based Behavior (LPB)とSimulated Annealing (SA)をハイブリッドアプローチで組み合わせた高度な最適化アルゴリズムである。 LPBSAはLPBよりも優れた性能を示し、PSO、FDO、LEO、GAといった確立したアルゴリズムと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.939986309170004
• License:
• Abstract: This study introduces the LPBSA, an advanced optimization algorithm that combines Learner Performance-based Behavior (LPB) and Simulated Annealing (SA) in a hybrid approach. Emphasizing metaheuristics, the LPBSA addresses and mitigates the challenges associated with traditional LPB methodologies, enhancing convergence, robustness, and adaptability in solving complex optimization problems. Through extensive evaluations using benchmark test functions, the LPBSA demonstrates superior performance compared to LPB and competes favorably with established algorithms such as PSO, FDO, LEO, and GA. Real-world applications underscore the algorithm's promise, with LPBSA outperforming the LEO algorithm in two tested scenarios. Based on the study results many test function results such as TF5 by recording (4.76762333) and some other test functions provided in the result section prove that LPBSA outperforms popular algorithms. This research highlights the efficacy of a hybrid approach in the ongoing evolution of optimization algorithms, showcasing the LPBSA's capacity to navigate diverse optimization landscapes and contribute significantly to addressing intricate optimization challenges.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Learner Performance-based Behavior (LPB)とSimulated Annealing (SA)をハイブリッドアプローチで組み合わせた,高度な最適化アルゴリズムであるLPBSAを紹介する。 メタヒューリスティックス(メタヒューリスティックス)を強調し、LPBSAは、複雑な最適化問題の解決において、従来のLPB方法論に関連する課題に対処し、緩和する。 ベンチマークテスト関数を用いた広範な評価により、LPBSAはLPBよりも優れた性能を示し、PSO、FDO、LEO、GAといった確立されたアルゴリズムと競合する。 LPBSAは2つのテストシナリオでLEOアルゴリズムを上回っている。 実験結果から, TF5 などのテスト関数の結果 (4.76762333) と, 結果セクションで提供される他のテスト関数は, LPBSA が一般的なアルゴリズムより優れていることを証明している。 本研究は、最適化アルゴリズムの継続的な進化におけるハイブリッドアプローチの有効性を強調し、多様な最適化ランドスケープをナビゲートするLPBSAの能力を示し、複雑な最適化課題への対処に大きく貢献する。

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