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公共管理硕士

swMATH ID: 41899
软件作者: Faramarzi,A。;海德丽内贾德,M。;米尔贾利利,S。;A.H.甘多米。
描述: MPA,海洋捕食者算法:一种自然启发的元启发式算法。本文提出了一种受自然启发的元启发式算法,称为海洋捕食者算法(MPA)及其在工程中的应用。MPA的主要灵感是海洋捕食者中广泛的觅食策略,即Lévy和Brownian运动,以及捕食者和猎物之间生物交互中的最优相遇率策略。MPA遵循最优觅食策略中自然支配的规则,并在海洋生态系统中遇到捕食者和被捕食者之间的比率策略。本文评估了MPA在29个测试功能、CEC-BC-2017测试套件、随机生成的景观、三个工程基准以及通风和建筑能源性能领域的两个实际工程设计问题上的性能。将MPA与现有的三类优化方法进行了比较,包括(1)GA和PSO作为研究最为深入的元启发式算法,(2)GSA、CS和SSA作为最近开发的算法,以及(3)CMA-ES、SHADE和LSHADE-cnEpSin作为高性能优化器和IEEE CEC竞赛的获胜者。在所有方法中,MPA获得了第二名,与LSHADE-cnPepSin相比,MPA表现最佳,是2017年CEC竞赛的获胜者之一,表现出了非常有竞争力的结果。统计事后分析表明,MPA可以被指定为一种高性能的优化器,它是一种显著优于GA、PSO、GSA、CS、SSA和CMA-ES的算法,而其性能在统计上与SHADE和LSHADE-cnApSin相似。源代码可在以下网址公开获取:https://github.com/afshinfaramarzi/Marine-Predators-Algorithm, http://built-envi.com/portfolio/marine-predator算法/, https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74578-marine-predators-algorithm-mpa(网址:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74578-marine-predators-algorithm-mpa)、和http://www.alimirjalili.com/MPA.html。
主页: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417420302025
源代码:  https://github.com/afshinfaramarzi/Marine-Predators-Algorithm
依赖项: Matlab公司
相关软件: 全球野生动物组织;WOA公司;安全保障局;全球标准协会;AOA公司;Aquila优化器;美国政府;基础知识;世界煤炭协会;啊哈;变色龙蜂群;ALO公司;GBO公司;蜂蜜獾算法;中国电子13;CMA-ES公司;中国电子05;磷虾群;玉石;MOGOA公司
引用于: 30文件
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胡刚
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