Resumen

El algoritmo de la libélula (DA) es una de las técnicas de optimización desarrolladas en los últimos años. El comportamiento de vuelo aleatorio de las libélulas en la naturaleza se modela en el DA mediante el mecanismo de vuelo de Levy (LFM). Sin embargo, el LFM tiene desventajas como el desbordamiento del área de búsqueda y la interrupción de los vuelos aleatorios debido a sus grandes pasos de búsqueda. En este estudio, se utiliza un algoritmo, conocido como movimiento browniano, para mejorar la etapa de aleatorización del DA. El DA modificado se aplicó a 15 problemas de un solo objetivo y a 6 problemas multiobjetivo y luego se comparó con el algoritmo original. El DA modificado proporcionó hasta un 90% de mejora en comparación con el acceso al punto mínimo del algoritmo original. El algoritmo modificado también se aplicó al diseño de vigas soldadas, un conocido problema de referencia, y así fue capaz de calcular el coste óptimo un 20% menos.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:algoritmo original, da modificado, mecanismo de vuelo de levy, gran paso de búsqueda, problema de referencia conocido, da, comportamiento de la libélula, diseño de la viga soldada, acceso al punto mínimo, lfm
• Keywords:original algorithm, modified da, levy flight mechanism, big searching step, known benchmark problem, da, behavior of dragonfly, welded beam design, minimum point access, lfm