Internationale Zeitschrift für Schwarmintelligenz und Evolutionsberechnung

Abstrakt

Hybridisierung des Fruit Fly-Optimierungsalgorithmus und des Firefly-Algorithmus zur Lösung nichtlinearer Programmierprobleme

Rizk M Rizk Allah

Wir schlagen einen neuen Hybridalgorithmus namens FOA-FA zur Lösung nichtlinearer Programmierprobleme (NLPPs) vor. Das Hauptmerkmal des Hybridalgorithmus besteht darin, die Stärken des Fruchtfliegenoptimierungsalgorithmus (FOA) bei der Handhabung kontinuierlicher Optimierung und die Vorteile des Glühwürmchenalgorithmus (FA) bei der Erzielung robuster Exploration zu integrieren. Die Methodik des vorgeschlagenen Algorithmus besteht aus zwei Phasen. Die erste verwendet eine Variation des ursprünglichen FOA unter Verwendung eines neuen adaptiven Radiusmechanismus (ARM) zur Exploration des gesamten Bereichs um die Standorte der Fruchtfliegen, um die Nachteile des ursprünglichen FOA zu überwinden, der für nichtnegative Orthantprobleme weitergeführt wurde. Die zweite Phase verwendet FA, um die vorherigen besten Standorte der Fruchtfliegen zu aktualisieren und so eine vorzeitige Konvergenz zu vermeiden. Der Hybridalgorithmus beschleunigt die Konvergenz und verbessert die Leistung des Algorithmus. Der vorgeschlagene FOA-FA-Algorithmus wird anhand mehrerer Benchmarkprobleme und zwei technischer Anwendungen getestet. Die numerischen Vergleiche haben seine Wirksamkeit und Effizienz nachgewiesen.