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Enzyme action optimizer: a novel bio-inspired optimization algorithm
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-07052-w.png)
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摘要
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本文提出了一种名为酶作用优化（EAO）算法的新型生物启发式优化算法，该算法旨在模拟生物系统中的自适应酶机制。EAO采用了一种新颖的策略，动态平衡探索与开发之间关系，以高效地导航和优化复杂的多维搜索空间。EAO已在多种基准数据集上进行测试，包括23个经典基准函数、IEEE CEC2017和CEC2022基准函数，并在与14种近期且高引用率的优化器进行比较。结果表明，EAO在找到最优解、收敛速度、鲁棒性及整体性能方面均优于对比的优化器。此外，EAO被应用于解决五个工程设计问题，并展示了优异的性能结果。EAO的源代码已公开，可在MATLAB平台获取：https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/170296-enzyme-action-optimizer-a-novel-bio-inspired-optimization，以及在PYTHON平台获取：https://github.com/AliRodan/Enzyme-Action-Optimizer。
Keyword:
Metaheuristic
Optimization
Heuristic
Enzyme action optimizer
EAO
Engineering design problems
Particle swarm optimization
Swarm intelligence optimization
Artificial intelligence
Global optimization
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
暂无机构信息
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