An improved pelican optimization algorithm for function optimization and constrained engineering design problems
Notice bibliographique
Résumé
Metaheuristic algorithms are a class of optimization techniques that have revolutionized problem-solving across various domains. These algorithms provide a versatile and powerful approach to finding near-optimal solutions for complex, combinatorial, and computationally intensive problems. They draw inspiration from natural processes, such as evolution, swarm behavior, or annealing, to iteratively refine solutions by intelligently navigating the problem space. Metaheuristics have become indispensable tools in both academia and industry, helping researchers and practitioners address real-world problems efficiently and effectively. The Pelican optimization algorithm (POA) is a recently developed metaheuristic algorithm that simulates the hunting behavior of pelicans. In complex optimization problems, an POA may have slow convergence or fall in sub-optimal regions, especially in high complex ones. In this paper, Levy flight is integrated into the exploration phase to enhance its search capabilities. Furthermore, a novel exponential parameter has been introduced to enhance the algorithm's overall performance by facilitating a smoother shift between exploration and exploitation phases. These modifications are intended to keep the algorithm from being locked in local optima. The developed algorithm named as IPOA was tested using widely recognized twenty-three benchmark functions with a variety of characteristics, a set of CEC2022 test suites, and five different engineering constrained problems. The results demonstrate the superiority and effectiveness of IPOA in tackling function optimization and constrained design engineering problems.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».