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Firebug Swarm Optimization Algorithm: An Overview and Applications
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DOI：10.3390/signals7010008.png)
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摘要
En 中文
本综述深入探讨了萤火虫群优化（FSO）算法，这是一种先进的全球优化算法，在现代群智能优化技术中发挥着关键作用。它探讨了FSO算法的核心原理，并考察了为解决复杂优化挑战而开发的多种混合变体。本综述还追溯了群优化方法的发展历程，揭示了启发这些算法的自然现象和生物过程。此外，它强调了FSO算法的多样化实际应用，展示了其在工程、数据科学和人工智能等领域的有效性。为进行全面比较，本综述包含一个案例研究，评估了FSO算法与其他现有算法的性能。最后，本综述识别了关键开放研究问题，并建议了潜在的未来发展方向，以推动FSO算法和其他仿生优化技术的进步，旨在克服当前局限性并解锁新的可能性。
Keyword:
optimization
meta-heuristic
artificial intelligent
swarm-based algorithms
firebug swarm optimization
clustering
nature-inspired algorithms
wireless sensor networks
cognitive radio
photovoltaic systems
期刊
S
IF:
2.6
论文数:
69
被引数:
392
机构
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