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MLS-JAYA: A multi-learning JAYA algorithm for numerical optimization and efficient engineering design
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AI
DOI：10.1007/s10586-025-05873-1.png)
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摘要
En 中文
为解决元启发式优化中平衡多样性保持与收敛加速的持续挑战，我们引入了MLS-JAYA算法——一种融合多种学习机制的提升算法。该方法集成了基于群体的增量学习以建模有前景的解分布、改进的搜索算子以加速收敛，以及基于正交对立的学习机制以防止早熟停滞。在CEC2017基准测试套件和六个机械工程设计问题上的全面评估表明MLS-JAYA具有竞争力的性能。在无线传感器网络（WSN）节点覆盖优化中的实际应用进一步验证了其有效性。与四种JAYA变体及其他先进元启发式算法的比较分析证实，该算法在多样化问题领域中具备卓越的优化能力。MLS-JAYA的源代码公开可访问于https://github.com/denglingyun123/MLS-JAYA。
Keyword:
Enhanced JAYA algorithm
Probability distribution learning
Convergence acceleration
Orthogonal opposition
Engineering optimization
期刊
C
IF:
0
论文数:
691
被引数:
1
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