Resumen

El algoritmo de optimización de la ballena (WOA) es un algoritmo de optimización metaheurístico inspirado en la naturaleza, que fue propuesto por Mirjalili y Lewis en 2016. Este algoritmo ha demostrado su capacidad para resolver muchos problemas. Se han realizado estudios exhaustivos sobre algunos otros algoritmos inspirados en la naturaleza, como ABC y PSO. Sin embargo, no se ha realizado ningún trabajo de búsqueda de estudios sobre WOA. Por lo tanto, en este artículo se realiza un estudio sistemático y meta-analítico de WOA para ayudar a los investigadores a utilizarlo en diferentes áreas o hibridarlo con otros algoritmos comunes. Así, la WOA se presenta en profundidad en términos de antecedentes algorítmicos, sus características, limitaciones, modificaciones, hibridaciones y aplicaciones. A continuación, se presentan las prestaciones de WOA para resolver diferentes problemas. A continuación, se establecen los resultados estadísticos de las modificaciones e hibridaciones de WOA y se comparan con los algoritmos de optimización más comunes y con WOA. Los resultados del estudio indican que WOA tiene un mejor rendimiento que otros algoritmos comunes en términos de velocidad de convergencia y equilibrio entre exploración y explotación. Las modificaciones e hibridaciones de WOA también obtienen buenos resultados en comparación con WOA. Además, nuestra investigación allana el camino para presentar una nueva técnica mediante la hibridación de los algoritmos WOA y BAT. El algoritmo BAT se utiliza para la fase de exploración, mientras que el algoritmo WOA se utiliza para la fase de explotación. Finalmente, los resultados estadísticos obtenidos con WOA-BAT son muy competitivos y mejores que WOA en 16 funciones de referencia. WOA-BAT también supera a WOA en 13 funciones de CEC2005 y 7 funciones de CEC2019.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:woa, modificación de woa, algoritmo común, resultados estadísticos, algoritmo de murciélago, trabajo de búsqueda de encuestas, resultados de woa, términos de convergencia, hibridación, algoritmo de optimización de ballenas
• Keywords:woa, woa modification, common algorithm, statistical results, bat algorithm, survey search work, results of woa, terms of convergence, hybridization, whale optimization algorithm