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King Cobra Algorithm (KCA) and its application in engineering optimization
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.knosys.2026.116896.png)
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摘要
En 中文
• 数学KCA公式：眼镜王蛇算法通过高斯猎物气味模型及其梯度进行公式化，将狩猎隐喻与位置更新机制联系起来。
• 运动策略改进：敏感性分析比较了参考气味模型和六种替代高斯部分公式，以改进策略1，而策略2则提供了围绕当前最佳解的互补运动机制。
• 自适应KCA变体：sKCA和jKCA变体通过固定和自适应性选择机制扩展KCA，同时保留了核心搜索结构。
• 基准测试与工程评估：基于KCA的方法在CEC-2014/CEC-2017基准测试和多个化学与电力工程优化问题中进行评估。
• 统计性能评估：Friedman排名和配对Wilcoxon检验（Holm校正）支持对比较结果的统计依据解释。
Keyword:
Global optimization
Swarm intelligence algorithms
King Cobra Algorithm (KCA)
Real-parameter numerical optimization
Engineering optimization
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
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