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