Resumen

Para mejorar el rendimiento del algoritmo krill herd (KH), en este trabajo se propone un algoritmo Lévy-flight krill herd (LKH) para resolver tareas de optimización dentro de un tiempo de computación limitado. La mejora incluye la adición de un nuevo operador local Lévy-flight (LLF) durante el proceso de actualización del krill con el fin de mejorar su eficiencia y fiabilidad frente a problemas de optimización numérica global. El operador LLF fomenta la explotación y hace que los individuos del krill busquen cuidadosamente en el espacio al final de la búsqueda. También se aplica el esquema de elitismo para mantener el mejor krill durante el proceso de actualización del krill. Se utilizan catorce funciones de referencia estándar para verificar los efectos de estas mejoras y se ilustra que, en la mayoría de los casos, el rendimiento de este novedoso método metaheurístico LKH es superior, o al menos altamente competitivo, con el KH estándar y otros métodos de optimización basados en poblaciones. En especial, este nuevo método puede acelerar la velocidad de convergencia global hacia el verdadero óptimo global, conservando al mismo tiempo la característica principal del KH básico.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:problemas de optimización numérica global, nuevo método metaheurístico lkh, vuelo de manada de krill, velocidad de convergencia global, tiempo de computación limitado, nuevo lévy local, funciones de referencia estándar, verdadero óptimo global, algoritmo, krill
• Keywords:global numerical optimization problems, novel metaheuristic lkh method, flight krill herd, global convergence speed, limited computing time, new local lévy, standard benchmark functions, true global optimum, algorithm, krill