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New squirrel search algorithm based on escape dynamics: Applied to optimal control
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AI
DOI：10.55815/9900181.png)
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摘要
En 中文
作为众所周知的一种动态优化方法，最优控制的目标是在给定的时间区间内确定控制变量的最优轨迹或曲线，以使目标泛函最小化或最大化。尽管可以通过应用优化策略来近似求解最优控制问题，但必须确保其求解的可靠性。在本工作中，我们首次应用原始松鼠搜索算法及其为解决最优控制问题而提出的改进版本。该算法基于一种新的逃避行为，并在该领域的多个基准问题上进行了测试。为评估所提算法的鲁棒性和效率，将其与布谷鸟搜索算法和原始算法进行了比较。根据结果，所提出的改进算法在处理最优控制问题时表现出更好的性能，且收敛速度比其他算法更快。
Keyword:
Optimal Control
Dynamic Optimization
Stochastic Algorithm
Squirrel Search Algorithm
Performance Profile
