Resumen

Optimizacin es una palabra de moda, siempre que los investigadores piensan en problemas de ingeniera. Este artculo presenta una nueva metaheurstica denominada optimizador dingo (DOX) que est motivada por el comportamiento de los dingos (). El concepto general es desarrollar este mtodo involucrando el comportamiento colaborativo y social de los dingos. El algoritmo desarrollado se basa en el comportamiento de caza de los dingos, que incluye la exploracin, el cerco y la explotacin. Todos estos pasos de caza de presas se modelan matemticamente y se implementan en el simulador para probar el rendimiento del algoritmo propuesto. Se realizan anlisis comparativos entre el enfoque propuesto y el optimizador de lobo gris (GWO) y el optimizador de enjambre de partculas (PSO). Para el estudio comparativo de este trabajo se utilizan algunas de las funciones de prueba ms conocidas. Los resultados revelan que el optimizador de dingo se comport significativamente mejor que otros algoritmos inspirados en la naturaleza.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:optimización; metaheurística; optimizador dingo; comportamiento de caza; análisis comparativos; algoritmos inspirados en la naturaleza
• Keywords:optimization; metaheuristic; dingo optimizer; hunting behavior; comparative analyses; nature-inspired algorithms