Este libro explora técnicas avanzadas de optimización metaheurística desarrolladas para abordar problemas cada vez más complejos del mundo real que los métodos tradicionales tienen dificultades para resolver. Presenta versiones mejoradas del Algoritmo de Enjambre Salp (SSA) y del Algoritmo de Optimización Grasshopper (GOA), abordando problemas como la convergencia lenta y el estancamiento de los óptimos locales. La primera parte abarca los fundamentos teóricos y las mejoras introducidas en estos algoritmos, incluida la integración de funciones de vuelo de Lévy y de espiral logarítmica en el SSA (ISSA) y un mecanismo de cruce aritmético en el GOA (IGOA). La eficacia de estos algoritmos se demuestra mediante su aplicación a problemas de ingeniería, en particular desafíos multimodales. La segunda parte evalúa las capacidades de los métodos propuestos en problemas de optimización multiobjetivo del mundo real, como la minimización de índices de rendimiento y la estimación de parámetros fotovoltaicos, proporcionando resultados experimentales exhaustivos que ponen de manifiesto su eficacia y aplicabilidad superiores.
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