Supernova Optimizer: A Novel Natural Inspired Meta-Heuristic
Notice bibliographique
Résumé
Bio and natural phenomena inspired algorithms and meta-heuristics provide solutions to solve optimization and preliminary convergence problems. It significantly has wide effect that is integrated in many scientific fields. Thereby justifying the relevance development of many applications that relay on optimization algorithms, which allow finding the best solution in the shortest possible time. Therefore it is necessary to further consider and develop new swarm intelligence optimization algorithms. This paper proposes a novel optimization algorithm called supernova optimizer (SO) inspired by the supernova phenomena in nature. SO mimics this natural phenomena aiming to improve the three main features of optimization; exploration, exploitation, and local minima avoidance. The proposed meta-heuristic optimizer has been tested over 20 will known benchmarks functions, the results have been verified by a comparative study with the state of art optimization algorithms Grey Wolf Optimizer (GWO), A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems (SCA), Multi-Verse Optimizer (MVO), Moth-flame optimization algorithm: A novel nature-inspired heuristic paradigm (MFO), The Whale Optimization Algorithm (WOA), Polar Particle Swarm Optimizer (PLOARPSO) and with Particle Swarm Optimizer (PSO). The results showed that SO provided very competitive and effective results. It outperforms the best state-of-art algorithms that are compared to on the most of the tested benchmark functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».