Abstract-Vi möter optimeringsproblem i vårt dagliga liv och inom olika forskningsområden. Vissa av dem är så svåra att vi i bästa fall kan approximera de bästa lösningarna med (meta-) heuristiska metoder. Men det enorma antalet optimeringsproblem och det lilla antalet allmänt erkända metoder innebär att det behövs mer metaheuristics för att fylla gapet. Vi föreslår en ny metaheuristisk, kallad kemisk reaktionsoptimering (CRO), för att lösa optimeringsproblem. Den härmar molekylernas interaktioner i en kemisk reaktion för att nå ett lågenergistabilt tillstånd. Vi testade prestanda för CRO med tre icke-deterministiska polynom-tid hårda kombinatoriska optimeringsproblem. Två av dem var traditionella referensproblem och den andra var ett verkligt problem. Simuleringsresultat visade att CRO är mycket konkurrenskraftigt med de få befintliga framgångsrika metaheuristics, efter att ha överträffat dem i vissa fall, och CRO uppnådde de bästa resultaten i realworld-problemet. Dessutom, med No-Free-Lunch teorem, CRO måste ha lika prestanda som de andra i genomsnitt, men det kan överträffa alla andra metaheuristics när matchas till rätt problemtyp. Därför ger det ett nytt tillvägagångssätt för att lösa optimeringsproblem. CRO kan potentiellt lösa de problem som kanske inte kan lösas med de få allmänt erkända tillvägagångssätten.
CRO var ursprungligen utformad för att lösa kombinatoriska optimeringsproblem i REF, där CRO antas för att lösa Quadratic Inlämningsproblem, Resurs-Constraint Project Scheduling Problem, och Channel Inlämningsproblem.
Chemical-Reaction-Inspired Metaheuristic for Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}