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Gekko Japonicus Algorithm: A Novel Nature-inspired Algorithm for Engineering Problems and Path Planning
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AI
DOI：10.1007/s42235-025-00805-6.png)
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摘要
En 中文
本文介绍了一种新颖的自然启发性元启发式算法，称为Gekko japonicus算法。该算法主要从Gekko japonicus的捕食策略和生存行为中获取灵感。数学模型通过模拟Gekko japonicus的各种生物行为开发，例如混合运动模式、定向嗅觉引导、隐含群体优势倾向以及尾部自截机制。通过整合多阶段相互约束和动态调整参数，GJA在全局探索和局部开发之间保持最优平衡，从而有效解决复杂优化问题。为评估GJA的性能，进行了与十四种最新元启发式算法的比较分析，使用CEC2017和CEC2022基准测试集。此外，对实验结果进行了Friedman检验，以评估不同算法间差异的统计显著性。同时，GJA通过多个定性指标进行评估，进一步证实其在探索和开发方面的优越性。最后，GJA被用于解决四个工程优化问题，并在机器人路径规划中进一步实施，以验证其实际适用性。实验结果表明，与其他高性能算法相比，GJA在复杂优化问题中展现出卓越性能，是一种强大的优化算法。我们已将代码公开在：https://github.com/zhy1109/Gekko-japonicusalgorithm
Keyword:
Gekko japonicus algorithm
Metaheuristic algorithm
Exploration and exploitation
Engineering optimization
Path planning
期刊
IF:
5.8
论文数:
2.0K
被引数:
4.8K
机构
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