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Un algoritmo híbrido mejorado de hormiga-ballena multiestrategia y sus aplicaciones en aprendizaje automático

Autores: Gao, Chenyang; He, Yahua; Gao, Yuelin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un algoritmo híbrido mejorado de hormiga-ballena multiestrategia y sus aplicaciones en aprendizaje automático


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Biomimética
Algoritmos evolutivos
MHWACO
Algoritmo de Optimización de Ballenas
Optimización de Colonia de Hormigas
Regresión de Vectores de Soporte

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Basado en los principios de biomimética, los algoritmos evolutivos (EAs) se han aplicado ampliamente en diversos ámbitos para abordar desafíos prácticos. Sin embargo, las limitaciones inherentes de estos algoritmos requieren una mayor refinación para lograr un equilibrio delicado entre la exploración global y la explotación local.

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