論文の概要: Hybrid Firefly-Genetic Algorithm for Single and Multi-dimensional 0-1 Knapsack Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14775v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 08:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 09:19:37.710525
• Title: Hybrid Firefly-Genetic Algorithm for Single and Multi-dimensional 0-1 Knapsack Problems
• Title（参考訳）: 単次元および多次元の0-1クナップサック問題に対するハイブリッドファイアフライ生成アルゴリズム
• Authors: Aswathi Malanthara, Ishaan R Kale,
• Abstract要約: 本稿では,ファイアフライアルゴリズム (FA) や遺伝的アルゴリズム (GA) などのアルゴリズムが直面する課題に対処する。 ハイブリットアルゴリズムは、制約のないベンチマーク関数と制約付き最適化問題を解くことによって検証される。 提案アルゴリズムは,従来の最適化アルゴリズムに比べて解の精度と計算効率が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper addresses the challenges faced by algorithms, such as the Firefly Algorithm (FA) and the Genetic Algorithm (GA), in constrained optimization problems. While both algorithms perform well for unconstrained problems, their effectiveness diminishes when constraints are introduced due to limitations in exploration, exploitation, and constraint handling. To overcome these challenges, a hybrid FAGA algorithm is proposed, combining the strengths of both algorithms. The hybrid algorithm is validated by solving unconstrained benchmark functions and constrained optimization problems, including design engineering problems and combinatorial problems such as the 0-1 Knapsack Problem. The proposed algorithm delivers improved solution accuracy and computational efficiency compared to conventional optimization algorithm. This paper outlines the development and structure of the hybrid algorithm and demonstrates its effectiveness in handling complex optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、制約付き最適化問題において、ファイアフライアルゴリズム(FA)や遺伝的アルゴリズム(GA)といったアルゴリズムが直面する課題に対処する。 どちらのアルゴリズムも制約のない問題に対してうまく機能するが、探索、エクスプロイト、制約処理の制限によって制約が導入されると、その効果は低下する。 これらの課題を克服するために,両アルゴリズムの強みを組み合わせたハイブリッドFAGAアルゴリズムを提案する。 ハイブリッドアルゴリズムは、設計工学問題や0-1 Knapsack問題などの組合せ問題を含む、制約のないベンチマーク関数と制約付き最適化問題を解くことによって検証される。 提案アルゴリズムは,従来の最適化アルゴリズムに比べて解の精度と計算効率が向上した。 本稿では,ハイブリッドアルゴリズムの開発と構造について概説し,複雑な最適化問題に対処する上での有効性を示す。

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