Jornal Internacional de Swarm Intelligence e Computação Evolutiva

Abstrato

Aplicação do algoritmo de otimização Grasshopper para funções de teste restritas e não restritas

Abhishek G Neve

O algoritmo Grasshopper Optimization é um dos algoritmos recentes para otimização. Este algoritmo é um algoritmo inspirado na natureza baseado em enxames que imita e modela matematicamente o comportamento do enxame de gafanhotos na natureza. O algoritmo proposto pode ser utilizado para resolver problemas de otimização de engenharia. O GOA é testado para diferentes funções de teste de benchmark para validar e verificar o desempenho do algoritmo. Os resultados obtidos do GOA são comparados com os valores reais (resultados) das funções de teste. Os resultados obtidos do algoritmo mostram que o algoritmo é capaz de fornecer resultados precisos. As funções de teste irrestritas e restritas resolvidas utilizando o algoritmo de otimização Grasshopper (GOA) e os resultados podem validar se o algoritmo fornece resultados fiáveis. A técnica de tratamento de restrições é utilizada para converter o problema de otimização restrito num problema de otimização irrestrito, para que o problema possa ser tratado pelo Grasshopper Optimization Algorithm (GOA). O método de penalização estática é utilizado como técnica de tratamento de restrições neste artigo. O algoritmo também pode ser aplicado a diferentes problemas de engenharia na vida real.