Den ökande komplexiteten i verkliga problem har motiverat dataforskare att söka efter effektiva problemlösningsmetoder. Metaheuristik baserad på evolutionära beräkningar och svärmintelligens är enastående exempel på naturinspirerade lösningstekniker. Inspirerade av de sociala spindlarna föreslår vi en roman Social Spider Algorithm för att lösa globala optimeringsproblem. Denna algoritm bygger huvudsakligen på sociala spindlars födostrategi och utnyttjar vibrationerna på spindelväven för att bestämma bytenas positioner. Annorlunda jämfört med de tidigare föreslagna svärmen intelligens algoritmer, introducerar vi en ny social djur födosök strategi modell för att lösa optimeringsproblem. Dessutom utför vi preliminär parameterkänslighetsanalys för vår föreslagna algoritm och utvecklar riktlinjer för val av parametervärden. Social Spider Algorithm utvärderas av en rad allmänt använda referensfunktioner, och vår föreslagna algoritm har överlägsen prestanda jämfört med andra toppmoderna metaheuristics.
Några av de senaste författarna arbetar för att optimera svåra problem med hjälp av Social Spider Optimization i olika program som: James et al. REF, föreslagen ram baserad på sökstrategin för sociala spindlar.
A Social Spider Algorithm for Global Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}