Resumen

La optimización del procedimiento de fijación del rayo (LAPO) es un nuevo algoritmo de optimización global inspirado en el procedimiento de fijación del rayo en la naturaleza. Sin embargo, al igual que otros algoritmos metaheurísticos, LAPO también tiene sus propias desventajas. Para obtener una mejor capacidad de búsqueda global, en este trabajo se ha propuesto una versión mejorada de LAPO denominada ELAPO. Se incorpora una estrategia de aprendizaje basada en la cuasi-oposición para mejorar tanto la capacidad de exploración como la de explotación, considerando una estimación y su opuesto simultáneamente. Además, se propone una estrategia de mejora de la búsqueda dimensional para intensificar la capacidad de explotación del algoritmo. Se utilizan 32 funciones de referencia que incluyen funciones unimodales, multimodales y CEC 2014 para probar la eficacia del algoritmo propuesto. Los resultados numéricos indican que ELAPO puede proporcionar un rendimiento mejor o competitivo en comparación con el LAPO básico y otros cinco algoritmos de optimización del estado del arte.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:capacidad de explotación, algoritmo de optimización del arte, algoritmo de optimización global, procedimientos de fijación, procedimientos de fijación del rayo, estrategia de mejora de la búsqueda, versión de lapo, estrategia de aprendizaje basada, capacidad de búsqueda global
• Keywords:exploitation ability, art optimization algorithm, global optimization algorithm, attachment procedures optimization, procedures of lightning, lightning attachment procedures, search enhancement strategy, version of lapo, based learning strategy, global searching ability