Este livro explora técnicas avançadas de otimização metaheurística desenvolvidas para lidar com problemas cada vez mais complexos do mundo real que os métodos tradicionais têm dificuldade em resolver. Apresenta versões melhoradas do Algoritmo de Enxame de Salp (SSA) e do Algoritmo de Otimização Grasshopper (GOA), abordando questões como a convergência lenta e a estagnação de óptimos locais. A primeira parte cobre os fundamentos teóricos e as melhorias introduzidas nestes algoritmos, incluindo a integração do voo de Lévy e das funções de espiral logarítmica no SSA (ISSA) e um mecanismo de cruzamento aritmético no GOA (IGOA). A eficácia destes algoritmos é demonstrada através da sua aplicação a problemas de engenharia, nomeadamente a desafios multimodais. A segunda parte avalia as capacidades dos métodos propostos em problemas reais de otimização multi-objetivo, tais como a minimização do índice de desempenho e a estimativa de parâmetros fotovoltaicos, fornecendo resultados experimentais abrangentes que destacam a sua eficiência e aplicabilidade superiores.
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