Resumen

El objetivo de este documento es presentar un diseño de una búsqueda metaheurística llamada algoritmo del mono mejorado (MA+) que proporciona una solución adecuada para los problemas de optimización. El algoritmo propuesto ha sido renovado por un nuevo método que utiliza la perturbación aleatoria (RP) en dos parámetros de control (1 y 2) para resolver una amplia variedad de problemas de optimización. Se define una nueva RP para mejorar los parámetros de control y se construye a partir del algoritmo propuesto. La principal ventaja de los parámetros de control es que evitan de manera más general que el algoritmo propuesto quede atrapado en soluciones óptimas. Muchos problemas de optimización, al alcanzar el número máximo permitido de iteraciones, a veces pueden conducir a un óptimo local inferior. Sin embargo, la estrategia de búsqueda en el algoritmo propuesto ha demostrado tener una solución óptima global exitosa, una solución óptima de convergencia y un rendimiento mucho mejor en muchos problemas de optimización con el menor número de iteraciones en comparación con el

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Algoritmo; Parámetros de control; Problemas de optimización; Búsqueda metaheurística; Perturbación aleatoria; Convergencia de la solución óptima
• Keywords:Algorithm; Control parameters; Optimization problems; Metaheuristic search; Random perturbation; Convergence optimal solution