概要 - 三次元UAVパスプランニングと工学問題のための多戦略改善型スネーク最適化アルゴリズム

三次元UAVパスプランニングと工学問題のための多戦略改善型スネーク最適化アルゴリズム

2025-07-18 16:11:35

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

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

この論文は、最適化問題を解くための新しいマルチ戦略改善スネーク最適化アルゴリズム（MISO）を提案しています。特に、三次元UAVパスプランニングと工学デザイン問題に焦点を当てています。以下に主要なポイントの要約を示します： **動機**： * スネーク最適化（SO）アルゴリズムは、スネークの交尾行動にインスパイアされたものですが、収束速度が遅く、ローカル最適に寄りやすいなどの限界があります。 * MISOはこれらの限界を解消するために、いくつかの改善戦略を導入することを目指しています。 **改善戦略**： 1. **適応的なランダムな干渉戦略（DSO）**：この戦略は、正弦関数を使用してランダムな干渉を導入し、アルゴリズムがローカル最適から逃れ、探索空間をより効果的に探索する助けになります。 2. **適応的なLevyフライト戦略（LSO）**：Levyフライトのフライトパターンにインスパイアされたこの戦略は、雄のスネークリーダーが長距離ジャンプを行うことができ、アルゴリズムの全体的な探索能力を高めます。 3. **適応的な位置更新戦略（BSO）**：この戦略はエリートリーダーシップとブラウン運動を組み合わせ、雌のスネークリーダーがローカル探索空間をより効率的に探索できるようにします。 **評価**： * MISOはCEC2017の30つのテスト関数とCEC2022の12つのテスト関数でテストされ、他の11つの人気のある最適化アルゴリズムのパフォーマンスと比較されました。 * 結果は、MISOが常に他のアルゴリズムを上回り、その効果と効率を示しました。 * MISOはまた、三次元UAVパスプランニングと6つの工学デザイン問題に適用され、その実用性と適用性をさらに確認しました。 **主要な発見**： * MISOはSOアルゴリズムの収束速度と解の質を効果的に向上させます。 * MISOは強い全体的な探索能力を持ち、ローカル最適を効果的に避けます。 * MISOはUAVパスプランニングや工学デザインを含む幅広い最適化問題に適用できます。 **展望**： * MISOは人口初期化や境界制御方法を探求することでさらに改善できます。 * MISOは故障診断、データマイニング、太陽光発電システムのパラメータ最適化などのより実用的な問題を解くために適用できます。 **全体として、MISOは幅広い応用ができる有望な最適化アルゴリズムであり、その効果と効率は複雑な最適化問題を解くための価値あるツールです**。