Seasons optimization algorithm

Dieser Beitrag stellt einen neuen stochastischen bioinspirierten Optimierungsalgorithmus vor, der als Saisonoptimierungsalgorithmus bezeichnet wird. Dieser Algorithmus ist inspiriert durch den Wachstumszyklus von Bäumen in verschiedenen Jahreszeiten eines Jahres. Es handelt sich um einen iterativen und bevölkerungsbasierten Algorithmus, der mit einer Population anfänglicher Lösungen arbeitet, die als Wald bekannt sind. Jede Person im Wald wird als Baum bezeichnet. Bis die Kündigungsbedingungen erfüllt sind, werden die Bäume im Wald auf eine neue Generation aktualisiert, indem vier Operatoren angewandt werden, die dem Lebenszyklus der Bäume in der Natur ähnlich sind: Erneuerung, Wettbewerb, Aussaat und Widerstand. Diese Operatoren bewirken hoffentlich, dass die Bäume sich dem globalen Optimum des Optimierungsproblems annähern. Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen SO-Algorithmus wird anhand multivariabler, objektiver Testprobleme bewertet und mit mehreren bekannten Basis- und hochmodernen Algorithmen verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus seine Pendants in Bezug auf Lösungsqualität und das globale Optimum die meisten Benchmark-Funktionen übertraf.