花斑鲑迁徙算法：一种新颖的元启发式优化算法
最优化与控制
2023-11-13 v1
摘要
本文提出一种新颖的基于种群的优化方法——花斑鲑迁徙算法（CSMA），其受花斑鲑在迁徙交配过程中自然行为的启发。CSMA 优化过程包括四个阶段：游入河流选择搜索空间、从河流扩展搜索空间至海洋、在迁徙过程中执行精确搜索，以及由剩余花斑鲑种群繁衍新亚种。为评估该新优化器的有效性，我们使用不同优化问题开展了一系列实验，并将结果与文献中各类优化算法比较。基准函数的数值实验结果表明，所提 CSMA 在收敛速度、准确率和稳定性方面优于其他竞争优化算法。此外，Friedman 秩检验显示 CSMA 在同类算法中排名第一。
引用
@article{arxiv.2311.05971,
title = {Calico Salmon Migration Algorithm: A novel meta-heuristic optimization algorithm},
author = {Chao Min and Junyi Cui and Liwen Zhou and Qian Yin and Yijia Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05971},
year = {2023}
}