A Bio-Inspired Method for Engineering Design Optimization Inspired by Dingoes Hunting Strategies

水准点(测量) 计算机科学 数学优化 进化算法 元启发式 优化算法 最优化问题 正规化(语言学) 多目标优化 人工智能 算法 机器学习 数学 地理 大地测量学
作者
Hernán Peraza-Vázquez,Adrián F. Peña-Delgado,Gustavo Echavarría-Castillo,Ana Beatriz Morales‐Cepeda,Jonás Velasco,F. Ruiz-Perez
出处
期刊:Mathematical Problems in Engineering [Hindawi Publishing Corporation]
卷期号:2021: 1-19 被引量:110
标识
DOI:10.1155/2021/9107547
摘要

A novel bio-inspired algorithm, namely, Dingo Optimization Algorithm (DOA), is proposed for solving optimization problems. The DOA mimics the social behavior of the Australian dingo dog. The algorithm is inspired by the hunting strategies of dingoes which are attacking by persecution, grouping tactics, and scavenging behavior. In order to increment the overall efficiency and performance of this method, three search strategies associated with four rules were formulated in the DOA. These strategies and rules provide a fine balance between intensification (exploitation) and diversification (exploration) over the search space. The proposed method is verified using several benchmark problems commonly used in the optimization field, classical design engineering problems, and optimal tuning of a Proportional-Integral-Derivative (PID) controller are also presented. Furthermore, the DOA’s performance is tested against five popular evolutionary algorithms. The results have shown that the DOA is highly competitive with other metaheuristics, beating them at the majority of the test functions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
orixero应助无奈的萍采纳,获得10
1秒前
路路完成签到 ,获得积分10
2秒前
愉快的老三完成签到,获得积分10
6秒前
简奥斯汀完成签到 ,获得积分10
11秒前
《子非鱼》完成签到,获得积分10
12秒前
高兴的问儿完成签到 ,获得积分10
13秒前
lilili完成签到,获得积分10
13秒前
一区种子选手完成签到,获得积分10
18秒前
21秒前
23秒前
apollo3232完成签到,获得积分10
24秒前
无奈的萍发布了新的文献求助10
29秒前
bigpluto完成签到,获得积分10
29秒前
CLTTTt完成签到,获得积分10
35秒前
乐乐应助无奈的萍采纳,获得10
35秒前
无限的含羞草完成签到,获得积分10
42秒前
某某完成签到 ,获得积分10
46秒前
小瑄完成签到 ,获得积分10
52秒前
Ava应助wendydqw采纳,获得10
54秒前
行云流水完成签到,获得积分10
59秒前
tiantian0518完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
gmc完成签到 ,获得积分10
1分钟前
kangshuai完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
冯大夫发布了新的文献求助10
1分钟前
sxqqq发布了新的文献求助10
1分钟前
褚浩然完成签到,获得积分10
1分钟前
这么年轻压根睡不着完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
zjzyw完成签到 ,获得积分10
1分钟前
qzp完成签到 ,获得积分10
1分钟前
无奈的萍发布了新的文献求助10
1分钟前
美满的小蘑菇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
坚定的小蘑菇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
米博士完成签到,获得积分10
1分钟前
雪雪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
劉劉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
嘟嘟完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Computational Atomic Physics for Kilonova Ejecta and Astrophysical Plasmas 500
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
Brain and Heart The Triumphs and Struggles of a Pediatric Neurosurgeon 400
Cybersecurity Blueprint – Transitioning to Tech 400
Mixing the elements of mass customisation 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3782730
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3328104
关于积分的说明 10234493
捐赠科研通 3043130
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1670450
邀请新用户注册赠送积分活动 799702
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758994