An adaptive dung beetle optimizer based on an elastic annealing mechanism and its application to numerical problems and optimization of Reed–Muller logic circuits*#
Abstract
محسن الصعوبة الببغاء (DBO) هو خوارزمية ميتا-يستند إلى الأشارة الكافية وقوية البحث، وتظهر أداء ممتازا في حل مشاكل الأمثلة المختلفة. ومع ذلك، فإن هذه الخوارزمية تواجه مشكلة في الوصول إلى أفضلية محلية ودقة الانحسار عند التعامل مع مشاكل الأمثلة المعقدة وكبيرة الحجم. لذا، يتم تقديم محسن الصعوبة الببغاء الذاتي المكين (ADBO) الذي يعتمد على آلية تبريد المطاط للطرد وختم الانحسار. أولاً، يتم ضبط عامل الانحسار بطريقة غير خطية لتحقيق التوازن بين الاستكشاف العالمي وتطوير المحلي، وبالتالي رفع سرعة الانحسار وجودة البحث؛ ثانياً، يتم إدخال استراتيجية تحسين فارغة الجشع لتعزيز التنوع في المجموعة الباعية ورفع قدرة البحث العالمي وتجنب الانحسار المبكر؛ أخيراً، يتم البحث في آلية تبريد المطاط لعمليات التشويش المختارة عشوائيًا، مما يساعد في الخروج من أفضلية محلية ورفع جودة الحل وثبات الخوارزمية. يتم تحقيق فعالية ADBO والتفوق في نتائج التجارب المعملية على مجموعة الدوال الاساسية CEC 2017 وCEC 2022 ودارة اختبار البوابات الأساسية MCNC.
Keywords
Metaheuristic algorithm;Dung beetle optimizer;Convergence factor;Greedy difference optimization strategy;Elastic annealing mechanism