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El algoritmo de optimizacin de la gaviota (SOA), inspirado en el comportamiento de migracin y ataque de las gaviotas en la naturaleza, se utiliza para resolver el problema de optimizacin global. Sin embargo, al igual que otros algoritmos metaheursticos bien conocidos, SOA tiene una baja precisin computacional y una convergencia prematura. Por lo tanto, en el presente trabajo, estos problemas se resuelven proponiendo la versin modificada de SOA. Este trabajo propone un novedoso algoritmo hbrido, denominado optimizacin ballena con algoritmo gaviota (WSOA), para resolver problemas de optimizacin global. La razn principal es que la presa de ataque en espiral de las gaviotas es muy similar al comportamiento de depredacin de la red de burbujas de las ballenas, y el WOA tiene una fuerte capacidad de bsqueda global. Por lo tanto, en primer lugar, este trabajo combina el mecanismo de contraccin circundante de las WOA con el comportamiento de ataque en espiral de las SOA para mejorar la precisin de clculo de las SOA. En segundo lugar, se introduce la estrategia de levy flight en la frmula de bsqueda del SOA, que puede evitar eficazmente la convergencia prematura de los algoritmos y equilibrar la exploracin y explotacin entre algoritmos de forma ms eficaz. Para evaluar la eficacia en la resolucin de problemas de optimizacin global, se prueban 25 funciones de prueba de referencia, y WSOA se compara con siete famosos algoritmos metaheursticos. El anlisis estadstico y la comparacin de resultados muestran que WSOA tiene ventajas obvias en comparacin con otros algoritmos. Finalmente, se prueban cuatro ejemplos de ingeniera con el algoritmo propuesto, y se verifica la eficacia y viabilidad de WSOA.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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