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Un optimizador de competencia educativa mejorado con operadores de aprendizaje de covarianza múltiple para problemas de optimización global

Created by
  • Haebom

Autor

Baoqi Zhao, Xiong Yang, Hoileong Lee, Bowen Dong

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Este artículo propone un algoritmo mejorado de optimización competitiva educativa (IECO-MCO) que utiliza múltiples operadores de aprendizaje de covarianza para abordar el problema del óptimo local causado por el desequilibrio entre exploración y explotación en el algoritmo de optimización competitiva educativa (ECO). IECO-MCO mejora el equilibrio entre exploración y explotación mediante tres operadores de aprendizaje de covarianza y previene la convergencia prematura, mejorando así el rendimiento. Los resultados experimentales, utilizando las funciones de referencia CEC 2017 y CEC 2022, muestran que IECO-MCO supera a ECO existente y a otros algoritmos en términos de velocidad de convergencia, estabilidad y capacidad para evitar óptimos locales. La superioridad de IECO-MCO se verifica mediante análisis estadísticos como las pruebas de Friedman, Kruskal-Wallis y Wilcoxon, y también se confirma su aplicabilidad a problemas de optimización con restricciones.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Proponemos el algoritmo IECO-MCO, que mejora el rendimiento del algoritmo ECO al utilizar el operador de aprendizaje de covarianza múltiple.
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Se ha demostrado experimentalmente que IECO-MCO tiene una velocidad de convergencia, estabilidad y capacidad de evitación óptima local superiores en comparación con los algoritmos ECO existentes y otros algoritmos.
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Se demostró que se puede aplicar eficazmente a problemas de optimización con restricciones.
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La superioridad de IECO-MCO se verificó objetivamente a través de varios análisis estadísticos.
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Limitations:
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Es posible que la mejora del rendimiento del algoritmo propuesto se limite a ciertas funciones de referencia.
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Se necesita una validación adicional de la aplicabilidad a problemas del mundo real más diversos y complejos.
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Es posible que se necesiten más investigaciones para establecer los parámetros del algoritmo.
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