Artificial hummingbird algorithm: A new bio-inspired optimizer with its engineering applications

蜂鸟 觅食 算法 计算机科学 对角线的 编码(集合论) 人工智能 数学优化 数学 集合(抽象数据类型) 生态学 几何学 生物 程序设计语言
作者
Weiguo Zhao,Liying Wang,Seyedali Mirjalili
出处
期刊:Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering [Elsevier BV]
卷期号:388: 114194-114194 被引量:644
标识
DOI:10.1016/j.cma.2021.114194
摘要

A new bio-inspired optimization algorithm called artificial hummingbird algorithm (AHA) is proposed in this work to solve optimization problems. The AHA algorithm simulates the special flight skills and intelligent foraging strategies of hummingbirds in nature. Three kinds of flight skills utilized in foraging strategies, including axial, diagonal, and omnidirectional flights, are modeled. In addition, guided foraging, territorial foraging, and migrating foraging are implemented, and a visit table is constructed to model the memory function of hummingbirds for food sources. AHA is validated using two sets of numerical test functions, and the results are compared with those obtained from various algorithms. The comparisons demonstrate that AHA is more competitive than other meta-heuristic algorithms and determine high-quality solutions with fewer control parameters. Additionally, the performance of AHA is validated on ten challenging engineering design cases studies. The results show the superior effectiveness of AHA in terms of computational burden and solution precision compared with the existing optimization techniques in literature. The study also explores the application of AHA in hydropower operation design to further demonstrate its potential in practice. The source code of AHA is publicly available at https://seyedalimirjalili.com/aha and https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/101133-artificial-hummingbird-algorithm?s_tid=srchtitle.
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