La familia SIMBO (Swine Influenza Model Based Optimization) es una técnica de optimización rápida de reciente introducción que incorpora características adaptativas en su mecanismo. En este trabajo, los autores modificaron el SIMBO para que el algoritmo fuera aún más rápido. Como la familia SIMBO es más rápida, es una mejor opción para buscar en la cuenca. Por ello, se utiliza en búsquedas locales al desarrollar los algoritmos meméticos (MA) propuestos. El MA tiene una mayor velocidad en comparación con SIMBO con el equilibrio en la exploración y explotación. Por lo tanto, los MAs tienen pequeñas compensaciones en la velocidad de convergencia para optimizar exhaustivamente el banco de pruebas numérico estándar de referencia que tiene funciones con diferentes propiedades. La utilización de SIMBO en la búsqueda local es inherente a la explotación de las mejores características de los algoritmos empleados para la hibridación. El MA desarrollado se aplica para eliminar la interferencia de línea eléctrica (PLI) de la señal biomédica ECG con el uso de un filtro adaptativo cuyos pesos son optimizados por el MA. La señal de inferencia necesaria para el filtro adaptativo se obtiene mediante la reconstrucción selectiva del ECG a partir de las funciones de modo intrínseco (IMFs) de la descomposición de modo empírico (EMD).
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