En nyhybrid naturinspirerad algoritm som kallas HPSOGWO presenteras med kombinationen av Partikel Swarm Optimization (PSO) och Grey Wolf Optimizer (GWO). Huvudidén är att förbättra förmågan av exploatering i partikelsvam Optimering med förmågan av prospektering i Grey Wolf Optimizer att producera båda varianternas styrka. Vissa multimodala och fasta multimodala testfunktioner används för att kontrollera HPSOGWO-variantens lösningskvalitet och prestanda. De numeriska och statistiska lösningarna visar att hybridvarianten avsevärt överträffar PSO- och GWO-varianterna när det gäller lösningskvalitet, lösningsstabilitet, konvergenshastighet och förmåga att hitta den optimala globala lösningen.
I en annan studie hybridiseras prospekteringskapaciteten hos GWO med förmågan att utnyttja i PSO för att förbättra prestanda REF.
Hybrid Algorithm of Particle Swarm Optimization and Grey Wolf Optimizer for Improving Convergence Performance
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}