An improved multi-strategy beluga whale optimization for global optimization problems ... : تحسين تحسين الحوت الأبيض متعدد الاستراتيجيات لمشاكل التحسين العالمية ...

• Main Authors: Hongmin Chen, Zhuo Wang, Di Wu, Heming Jia, Changsheng Wen, Honghua Rao, Laith Abualigah
• Format: Text
• Language: English
• Published: OpenAlex 2023
• Subjects: Swarm Intelligence Optimization Algorithms; Artificial Intelligence; Computer Science; Physical Sciences; Multiobjective Optimization in Evolutionary Algorithms; Computational Theory and Mathematics; Optical Wireless Communication Systems and Technologies; Electrical and Electronic Engineering; FOS Electrical engineering, electronic engineering, information engineering; Engineering; Global Optimization; Particle Swarm Optimization; Ant Colony Optimization; Optimization Applications; Multi-Objective Optimization; Whale; Beluga; Computer science; Beluga Whale; Optimization problem; Mathematical optimization; Global optimization; Algorithm; Mathematics; FOS Mathematics; Ecology; FOS Biological sciences; Arctic; Biology; Beluga whale; Beluga*
• Online Access: https://dx.doi.org/10.60692/vzny2-saa43; https://gresis.osc.int//doi/10.60692/vzny2-saa43

This paper presents an improved beluga whale optimization (IBWO) algorithm, which is mainly used to solve global optimization problems and engineering problems. This improvement is proposed to solve the imbalance between exploration and exploitation and to solve the problem of insufficient convergence accuracy and speed of beluga whale optimization (BWO). In IBWO, we use a new group action strategy (GAS), which replaces the exploration phase in BWO. It was inspired by the group hunting behavior of beluga whales in nature. The GAS keeps individual belugas whales together, allowing them to hide together from the threat posed by their natural enemy, the tiger shark. It also enables the exchange of location information between individual belugas whales to enhance the balance between local and global lookups. On this basis, the dynamic pinhole imaging strategy (DPIS) and quadratic interpolation strategy (QIS) are added to improve the global optimization ability and search rate of IBWO and maintain diversity. In a ... : تقدم هذه الورقة خوارزمية محسنة لتحسين أداء الحيتان البيضاء (IBWO)، والتي تستخدم بشكل أساسي لحل مشاكل التحسين العالمية والمشاكل الهندسية. يُقترح هذا التحسين لحل الخلل بين الاستكشاف والاستغلال وحل مشكلة عدم كفاية دقة التقارب وسرعة تحسين الحوت الأبيض (BWO). في IBWO، نستخدم استراتيجية عمل جماعية جديدة (GAS)، والتي تحل محل مرحلة الاستكشاف في BWO. كان مستوحى من سلوك الصيد الجماعي لحيتان البيلوغا في الطبيعة. يحافظ الغاز على الحيتان البيضاء الفردية معًا، مما يسمح لها بالاختباء معًا من التهديد الذي يشكله عدوها الطبيعي، قرش النمر. كما أنه يتيح تبادل معلومات الموقع بين الحيتان البيضاء الفردية لتعزيز التوازن بين عمليات البحث المحلية والعالمية. على هذا الأساس، تتم إضافة استراتيجية التصوير الديناميكي للثقب (DPIS) واستراتيجية الاستيفاء التربيعي (QIS) لتحسين قدرة التحسين العالمية ومعدل البحث في IBWO والحفاظ على التنوع. في تجربة مقارنة، تم اختبار أداء خوارزمية التحسين (IBWO) باستخدام الدوال المعيارية CEC2017 و CEC2020 بأبعاد مختلفة. تم تحليل الأداء من خلال مراقبة البيانات التجريبية ومنحنيات التقارب والرسوم البيانية المربعية، ...