El algoritmo de optimización de mariposas (BOA) es un algoritmo metaheurístico basado en un enjambre, inspirado en el comportamiento de búsqueda de alimento y en el intercambio de información de las mariposas. El BOA se ha aplicado a varios campos de problemas de optimización debido a su rendimiento. Sin embargo, BOA también sufre inconvenientes como la disminución de la diversidad de la población y la tendencia a quedar atrapado en el óptimo local. En este trabajo se propone un algoritmo híbrido de optimización de mariposas basado en una estrategia de estimación de la distribución gaussiana, denominado GDEBOA. Se utiliza una estrategia de estimación de la distribución gaussiana para muestrear la información de la población dominante y así modificar la dirección evolutiva de las poblaciones de mariposas, mejorando la capacidad de explotación y exploración del algoritmo. Para evaluar la superioridad del algoritmo propuesto, GDEBOA se comparó con seis algoritmos del estado del arte en el CEC2017. Además, GDEBOA se empleó para resolver el problema de planificación de trayectorias de vehículos aéreos no tripulados. Los resultados de la simulación muestran que GDEBOA es altamente competitivo.
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