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ESTVBO: a powerful meta-heuristic optimization algorithm for solving optimization problems
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PRE
AI
DOI：10.1007/s10586-026-06346-9.png)
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摘要
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近年来，许多元启发式算法面临着早熟收敛和收敛速度慢等挑战。为解决这些局限性，本研究引入了一种受自然启发的优化算法——蜘蛛尾蝰鸟优化器（STVBO），该算法灵感来源于伊朗蜘蛛尾蝰的捕猎策略。STVBO算法表现出优于其他竞争算法的性能。然而，在特定优化问题中，STVBO在收敛速度和避免局部最优方面仍有提升空间，从而可将其转化为更强大的算法。为此，本文采用增强对立学习（EOBL）技术帮助算法逃离局部最优并加速收敛。该技术被整合到STVBO中，提出了增强型蜘蛛尾蝰鸟优化器（ESTVBO）。为评估ESTVBO的性能，采用了包括CEC2005、CEC2017和CEC2019在内的基准函数以及十个实际工程问题，结果表明ESTVBO具有卓越的性能。此外，Wilcoxon秩和检验及Friedman统计检验证实了ESTVBO的优越性具有统计学意义。
Keyword:
Spider-Tailed Viper and Bird Optimizer (STVBO)
Meta-heuristic
Opposition-based learning
Enhanced opposition-based learning
期刊
C
IF:
4.1
论文数:
5.0K
被引数:
7.5K
机构
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