Algoritmo de otimização Mayfly - Mayfly optimization algorithm

Em otimização matemática , ciência da computação e pesquisa operacional , o Mayfly Optimization Algorithm (MA) foi desenvolvido por Zervoudakis K. e Dr. Tsafarakis S. para resolver problemas de otimização contínuos e discretos e é inspirado no comportamento de voo e no processo de acasalamento das efemérides. . É uma estrutura algorítmica híbrida de otimização de enxame de partículas , algoritmo vaga-lume e algoritmo genético . Os processos de dança nupcial e vôo aleatório aumentam o equilíbrio entre as propriedades de exploração e exploração do algoritmo e auxiliam em seu escape dos ótimos locais. Seu desempenho é superior ao de outras metaheurísticas populares como PSO , DE , GA e FA , em termos de taxa de convergência e velocidade de convergência.

Introdução

O MA foi desenvolvido para abordar problemas de otimização de objetivo único e multi-objetivo. Desde sua primeira apresentação, o algoritmo de otimização mayfly tem sido usado por pesquisadores para resolver vários problemas de otimização.

Pseudocódigos do algoritmo de otimização do Mayfly

Algoritmo de otimização do Mayfly de objetivo único (MA)

Pseudocódigo MA

Objective function f(x), x=(x_1,…,x_d )^T
Initialize the male mayfly population x_i (i=1,2,…,N) and velocities v_mi
Initialize the female mayfly population y_i (i=1,2,…,M) and velocities v_fi
Evaluate solutions
Find global best gbest
Do While stopping criteria are not met
    Update velocities and positions of males and females
    Evaluate solutions
    Rank the mayflies
    Mate the mayflies
    Evaluate offspring
    Separate offspring to male and female randomly
    Replace worst solutions with the best new ones
    Update pbest and gbest
end while

Algoritmo de otimização multi-objetivo do Mayfly (MOMA)

Pseudocódigo MOMA

Initialize the male mayfly population 𝑥𝑖
(𝑖 = 1,2, … , 𝑁) and velocities 𝑣𝑚𝑖
Initialize the female mayfly population 𝑦𝑖
(𝑖 = 1,2, … , 𝑀) and velocities 𝑣𝑓𝑖
Evaluate solutions using the predefined objective functions
Store the nondominated solutions found in an external repository
Sort the mayflies
Do While stopping criteria are not met
    Update velocities and positions of males and females
    Evaluate solutions
    If a new mayfly dominates its personal best
        Replace personal best with the new solution
    If no one dominates the other
        The new solution has a chance of 50% to replace the personal best
    Rank the mayflies
    Mate the mayflies
    Evaluate offspring
    Separate offspring to male and female randomly
    If an offspring dominates its same-sex parent
        Replace parent with the offspring
    Insert all the new nondominated solutions found in the external repository
    Sort the nondominated solutions and truncate the repository if needed
end while

Referências