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Artificial protozoa optimizer: A bio-inspired metaheuristic for complex engineering optimization
DOI:10.1016/j.rineng.2025.106883.png)
摘要
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• 受原生动物运动和生存机制启发的新型优化器。
• 结合了定向搜索、局部精化和从历史步骤学习的方法。
• 在大多数标准优化测试问题中取得最佳结果。
• 在具有挑战性的全局搜索任务中表现位居前三。
• 以高精度和可靠性解决实际工程设计问题。
Keyword:
Artificial protozoa optimizer
Bio-inspired metaheuristics
High-dimensional optimization
Engineering design problems
CEC benchmark functions
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