国际群体智能与进化计算杂志

抽象的

Grasshopper 优化算法在约束和无约束测试函数中的应用

阿布舍克·G·尼夫

Grasshopper 优化算法是最近的优化算法之一。该算法是一种基于群体的自然启发算法，它模仿并从数学上模拟自然界中蚱蜢群的行为。所提出的算法可用于解决工程优化问题。针对不同的基准测试函数测试 GOA，以验证和确认算法的性能。将 GOA 获得的结果与测试函数的实际值（结果）进行比较。从算法获得的结果表明该算法能够给出准确的结果。使用 Grasshopper 优化算法 (GOA) 求解无约束和有约束的测试函数，结果可以验证该算法给出了可靠的结果。约束处理技术用于将约束优化问题转换为无约束优化问题，以便可以通过 Grasshopper 优化算法 (GOA) 处理该问题。本文采用静态惩罚法作为约束处理技术。该算法还可以应用于现实生活中的不同工程问题。