본 논문은 기존 Snake Optimizer(SO) 알고리즘의 느린 수렴 속도와 지역 최적해에 빠지기 쉬운 단점을 개선하기 위해 새로운 다중 전략 개선 Snake Optimizer(MISO)를 제안한다. MISO는 사인 함수 기반의 적응형 무작위 교란 전략, 크기 계수와 리더 기반의 적응형 Levy 비행 전략, 그리고 엘리트 리더십과 브라운 운동을 결합한 위치 업데이트 전략을 도입하여 지역 최적해 탈출 및 수렴 속도 향상을 꾀한다. CEC2017 및 CEC2022 테스트 함수, 6가지 공학 설계 문제, 그리고 무인 항공기(UAV) 3차원 경로 계획 문제에 대한 실험 결과를 통해 MISO가 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
