Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34213
Title: | APDO : A novel hybrid metaheuristic algorithm using Aquila optimizer and prairie dog optimization algorithm for global optimization |
Authors: | Zitouni, Farouq Guerfi, SahLa Saida Frihi, Ferdousse |
Keywords: | Aquila Optimizer Prairie Dog Optimization hybrid algorithm union opposition-based learning |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | Kasdi Merbah University of Ouargla |
Abstract: | he Aquila Optimizer (AO) and Prairie Dog Optimization (PDO) are two new meta heuristic algorithms inspired by the behaviors of Aquila and Prairie Dog in nature. AO
excels in global exploration, while PDO shows promise in exploitation. To address the
limitations of each algorithm and improve the quality of solutions for global optimization
problems, a hybrid algorithm called APDO is proposed in this thesis. APDO combines the
exploration phase of AO with the exploitation phase of PDO, leveraging the strengths of
both algorithms. Additionally, a new union opposition-based learning (UOBL) technique
is introduced to enhance population diversity and aid in escaping local optima. Further more, a novel balancing mechanism is incorporated to guide the search process, striking
a balance between exploration and exploitation. The performance of APDO is exten sively evaluated and compared with AO, PDO, and four state-of-the-art algorithms using
40 test functions. The experimental results demonstrate that APDO achieves favorable
outcomes. يعد كل من محسن أكويلا (AO (و محسن الكلب البري (PDO (خوارزميات وصفية جديدة مستوحاة من سلوكيات أكويلا و الكلب البري في الطبيعة. تتفوق AO في الاستكشاف العام ، بينما تُ ً ظهر PDO وعدا في الاستغلال. لمعالجة قيود كل خوارزمية وتحسين جودة الحلول لمشاكل التحسين العامة ، تم اقتراح خوارزمية هجينة تسمى APDO في هذه الأطروحة. يجمع APDO بين مرحلة الاستكشاف لـ AO ومرحلة الاستغلال لـ PDO ، مما يعزز نقاط القوة في كلتا ٕ الخوارزميتين. بالاضافة إلى ذلك ، تم تقديم تقنية التعلم النقابي القائم على المعارضة (UOBL (لتعزيز التنوع السكاني والمساعدة في الهروب من أوبتيما المحلية. علاوة على ذلك ، تم دمج آلية موازنة جديدة لتوجيه عملية البحث ، وتحقيق التوازن بين الاستكشاف والاستغلال. يتم تقييم أداء APDO على نطاق واسع ومقارنته مع AO و PDO وأربع خوارزميات حديثة باستخدام 40 وظيفة اختبار. تظهر النتائج التجريبية أن APDO يحقق نتائج إيجابية. |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34213 |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
GUERFI-FRIHI.pdf | 1,17 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.