본 논문은 기존 Snake Optimizer (SO) 알고리즘의 느린 수렴 속도와 지역 최적해에 빠지기 쉬운 문제점을 해결하기 위해 새로운 다중 전략 개선 Snake Optimizer (MISO)를 제안합니다. MISO는 사인 함수 기반의 적응형 랜덤 교란 전략, 크기 계수 및 리더 기반의 적응형 Levy 비행 전략, 그리고 엘리트 리더십과 브라운 운동을 결합한 위치 업데이트 전략을 통해 SO의 단점을 극복합니다. 30개의 CEC2017 테스트 함수와 CEC2022 테스트 세트를 사용하여 11개의 다른 알고리즘과 비교 분석한 결과, MISO가 해의 질과 안정성 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인했습니다. 또한, MISO를 무인 항공기(UAV) 3차원 경로 계획 문제와 6개의 공학 설계 문제에 적용하여 실제 응용 가능성을 검증하였으며, 그 결과 MISO의 효용성을 확인했습니다.
