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本期介绍了一种基于数学概念的元启发式优化算法#xff0c;称为指数-三角优化算法Exponential-trigonometric optimization algorithm#xff0c;ETO。该算法基于指数函数和三角函数的复杂组合#xff0c;于2024年12月最新发表在中JCR1区、 中科院1区 SCI期刊Computer…引言
本期介绍了一种基于数学概念的元启发式优化算法称为指数-三角优化算法Exponential-trigonometric optimization algorithmETO。该算法基于指数函数和三角函数的复杂组合于2024年12月最新发表在中JCR1区、 中科院1区 SCI期刊Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering。 如何在探索搜索空间中的新区域和开发已知的潜在区域之间取得平衡促使了ETO作为一种新方法的发展。ETO使用指数函数和三角函数来调整个体的位置有效地实现了这种平衡。
1. 初始化。和其他算法一样采用随机初始化 2.约束搜索策略。搜索空间在优化算法中起着至关重要的作用。利用和明确定义搜索空间对最终结果有很大的影响。这是因为在大空间中搜索会消耗大量的时间和计算资源而在太窄的空间中搜索可能会错过最优解。提出了约束搜索策略以最大限度地利用潜在空间并提高性能。采用约束搜索策略后该方法同时更新搜索空间的上限和下限。这个更新过程是策略的一个组成部分确保搜索空间是动态适应的以提高优化过程的效率。 3.搜索阶段第一阶段在优化过程的早期阶段初始化种群并确定搜索空间的边界后个体开始对搜索域进行探索。在第一步他们在这个巨大的搜索空间中探索潜在的位置。然后在接下来的一组步骤中这些个体将逐渐移动到找到的最佳位置。 第二阶段。在勘探过程的后续阶段个体搜索的运作方式在很大程度上不受迄今确定的最优解决方案的影响。这种独立性使它们能够在没有任何方向偏差的情况下冒险进入搜索空间的新领域它们的移动完全由当前位置决定。 4.开发阶段。第一阶段为了确保对搜索域的全面探索开发过程分为两个不同的阶段每个阶段在整个迭代过程中展开。在开发的第一阶段算法着重于探测的近邻。 第二阶段在开发的后期阶段候选解决方案将围绕到那时为止已确定的最优解决方案进行更深入的探索 ETO流程图 参考文献
Tran Minh Luan, Samir Khatir, Minh Thi Tran, Bernard De Baets, Thanh Cuong-Le,Exponential-trigonometric optimization algorithm for solving complicated engineering problems,Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering,Volume 432, Part B,2024,117411,
https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117411.
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