Hibridación del algoritmo de optimización de forraje de manta raya con algoritmo genético basado en parámetros pseudo para resolver problemas de optimización y el problema de compromiso de unidades
Autores: El-Shorbagy, Mohammed A.; Omar, Hala A.; Fetouh, Tamer
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Hibridación del algoritmo de optimización de forraje de manta raya con algoritmo genético basado en parámetros pseudo para resolver problemas de optimización y el problema de compromiso de unidades
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Raya manta
Algoritmo de optimización
Algoritmo genético
Mínimo local
Hibridación
Pseudo parámetro
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El algoritmo de optimización de forrajeo de raya manta (MRFO) es uno de los algoritmos de optimización metaheurística prometedores. Sin embargo, puede quedarse en un mínimo local, consumiendo iteraciones sin alcanzar la solución óptima. Por lo tanto, este documento propone una hibridación entre MRFO y el algoritmo genético (GA) basado en un pseudo parámetro; donde el GA puede ayudar a MRFO a escapar de caer en el mínimo local. Se llama algoritmo genético pseudo con optimización de forrajeo de raya manta (PGA-MRFO).
Descripción
El algoritmo de optimización de forrajeo de raya manta (MRFO) es uno de los algoritmos de optimización metaheurística prometedores. Sin embargo, puede quedarse en un mínimo local, consumiendo iteraciones sin alcanzar la solución óptima. Por lo tanto, este documento propone una hibridación entre MRFO y el algoritmo genético (GA) basado en un pseudo parámetro; donde el GA puede ayudar a MRFO a escapar de caer en el mínimo local. Se llama algoritmo genético pseudo con optimización de forrajeo de raya manta (PGA-MRFO).