Resumen

El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) es un algoritmo metaheurístico de alto rendimiento que puede resolver eficazmente muchos problemas prácticos y tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, el algoritmo original tiene una mejora significativa en el espacio en cuanto a velocidad y precisión de resolución. Es fácil caer en la optimización local al enfrentar problemas complejos o de alta dimensionalidad. Para solucionar estas deficiencias, se utiliza una estrategia de élite y un movimiento espiral del algoritmo de optimización de llama de polilla para mejorar la eficiencia de los algoritmos originales, llamado MEWOA. Utilizando estos dos métodos para construir una población más superior, MEWOA equilibra aún más las fases de exploración y explotación y hace que sea más fácil para el algoritmo librarse del óptimo local. Para mostrar el rendimiento de los métodos propuestos, MEWOA se compara con otros algoritmos superiores en una serie de funciones de referencia exhaustivas y se aplica a problemas de ingeniería práctica. Los

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Algoritmo de optimización de ballenas; Algoritmo metaheurístico; Estrategia de élite; Movimiento espiral; MEWOA; Optimización global
• Keywords:Whale optimization algorithm; Metaheuristic algorithm; Elite strategy; Spiral motion; MEWOA; Global optimization