Resumen - Un optimizador de serpiente mejorado con múltiples estrategias para la planificación de rutas de UAV tridimensionales y problemas de ingeniería

Un optimizador de serpiente mejorado con múltiples estrategias para la planificación de rutas de UAV tridimensionales y problemas de ingeniería

2025-07-18 16:11:35

{"Genliang Li","Yaxin Cui","Jinyu Su"}

{cs.RO,cs.AI,cs.CE}

El artículo presenta un algoritmo novedoso de Optimizador Mejorado de Serpiente Multistrategia (MISO) para resolver problemas de optimización, especialmente enfocado en la planificación de rutas de UAV tridimensionales y problemas de diseño de ingeniería. Aquí hay un resumen de los puntos clave: **Motivación**: * El algoritmo original de Optimizador de Serpiente (SO), inspirado en el comportamiento de la cría de serpientes, tiene limitaciones como una velocidad de convergencia lenta y una susceptibilidad a óptimos locales. * MISO busca abordar estas limitaciones introduciendo varias estrategias de mejora. **Estrategias de Mejora**: 1. **Estrategia adaptativa de perturbación aleatoria (DSO)**: Esta estrategia utiliza una función senoidal para introducir perturbaciones aleatorias, ayudando al algoritmo a escapar de óptimos locales y explorar el espacio de búsqueda más efectivamente. 2. **Estrategia adaptativa de vuelo de Levy (LSO)**: Inspirada en los patrones de vuelo de Levy flights, esta estrategia permite que el líder de la serpiente macho realice saltos largos, mejorando la capacidad de búsqueda global del algoritmo. 3. **Estrategia adaptativa de actualización de posición (BSO)**: Esta estrategia combina liderazgo elitista con movimiento browniano, permitiendo a las líderes de la serpiente hembra explorar el espacio de búsqueda local más eficientemente. **Evaluación**: * MISO fue probado en 30 funciones de prueba CEC2017 y 12 funciones de prueba CEC2022, comparando su desempeño con 11 otros algoritmos de optimización populares. * Los resultados mostraron que MISO superó consistentemente a los otros algoritmos, demostrando su eficacia y eficiencia. * MISO también se aplicó a la planificación de rutas de UAV tridimensionales y a seis problemas de diseño de ingeniería, validando su pragmatismo y aplicabilidad. **Hallazgos Clave**: * MISO mejora efectivamente la velocidad de convergencia y la calidad de las soluciones del algoritmo SO. * MISO muestra una fuerte capacidad de búsqueda global y evita óptimos locales de manera efectiva. * MISO es aplicable a una amplia gama de problemas de optimización, incluyendo la planificación de rutas de UAV y diseño de ingeniería. **Perspectivas**: * MISO puede ser mejorado aún más explorando métodos de inicialización de la población y control de límites. * MISO puede aplicarse para resolver más problemas prácticos, como la diagnosis de fallos, minería de datos y optimización de parámetros de sistemas de generación de energía fotovoltaica. **En resumen, MISO es un algoritmo de optimización prometedor con aplicaciones amplias. Su eficacia y eficiencia lo convierten en una herramienta valiosa para resolver problemas de optimización complejos**.