Artificial Protozoa Optimizer (APO): A novel bio-inspired metaheuristic algorithm for engineering optimization

要約

この研究では、本質的に原生動物に触発された新しい人工プロトゾアオプティマイザー（APO）を提案しています。
APOは、採餌、休眠、および生殖行動をシミュレートすることにより、原生動物の生存メカニズムを模倣します。
APOは数学的にモデル化および実装され、メタヒューリスティックアルゴリズムの最適化プロセスを実行しました。
APOのパフォーマンスは、実験シミュレーションを介して検証され、32の最先端のアルゴリズムと比較されました。
Wilcoxon署名されたランクテストは、提案されたAPOの最先端のアルゴリズムとのペアワイズ比較のために実行され、フリードマンテストが複数の比較に使用されました。
最初に、APOは、進化的計算ベンチマークに関する2022 IEEE Con​​gressの12の機能を使用してテストされました。
実用性を考慮して、提案されたAPOを使用して、制約のある連続空間で5つの一般的なエンジニアリング設計上の問題を解決しました。
さらに、APOを適用して、制約のある離散空間でマルチレベルの画像セグメンテーションタスクを解決しました。
この実験では、APOが最適化の問題に対して非常に競争力のある結果を提供できることが確認されました。
人工プロトゾアオプティマイザーのソースコードは、https：//seyedalimirjalili.com/project://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/162656-artificial-protozoa-optimizerで公開されています。

要約(オリジナル)

This study proposes a novel artificial protozoa optimizer (APO) that is inspired by protozoa in nature. The APO mimics the survival mechanisms of protozoa by simulating their foraging, dormancy, and reproductive behaviors. The APO was mathematically modeled and implemented to perform the optimization processes of metaheuristic algorithms. The performance of the APO was verified via experimental simulations and compared with 32 state-of-the-art algorithms. Wilcoxon signed-rank test was performed for pairwise comparisons of the proposed APO with the state-of-the-art algorithms, and Friedman test was used for multiple comparisons. First, the APO was tested using 12 functions of the 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation benchmark. Considering practicality, the proposed APO was used to solve five popular engineering design problems in a continuous space with constraints. Moreover, the APO was applied to solve a multilevel image segmentation task in a discrete space with constraints. The experiments confirmed that the APO could provide highly competitive results for optimization problems. The source codes of Artificial Protozoa Optimizer are publicly available at https://seyedalimirjalili.com/projects and https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/162656-artificial-protozoa-optimizer.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google