Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Применение алгоритма оптимизации Grasshopper для ограниченных и неограниченных тестовых функций

Абишек Г. Неве

Алгоритм оптимизации Grasshopper является одним из последних алгоритмов оптимизации. Этот алгоритм основан на природе, основанной на рое, который имитирует и математически моделирует поведение роя кузнечиков в природе. Предложенный алгоритм может быть использован для решения задач инженерной оптимизации. GOA тестируется на различных контрольных тестовых функциях для проверки и подтверждения производительности алгоритма. Результаты, полученные с помощью GOA, сравниваются с фактическими значениями (результатами) тестовых функций. Результаты, полученные с помощью алгоритма, показывают, что алгоритм способен давать точные результаты. Неограниченные и ограниченные тестовые функции решаются с использованием алгоритма оптимизации Grasshopper (GOA), и результаты могут подтвердить, что алгоритм дает надежные результаты. Метод обработки ограничений используется для преобразования задачи ограниченной оптимизации в задачу безусловной оптимизации, так что задача может быть решена алгоритмом оптимизации Grasshopper (GOA). Метод статического штрафа используется в качестве метода обработки ограничений в этой статье. Алгоритм также может применяться для различных инженерных задач в реальной жизни.