Abstrakt I naturen är den östra nordamerikanska monarkbefolkningen känd för sin sydliga migration under sensommaren/hösten från norra USA och södra Kanada till Mexiko, som täcker tusentals mil. Genom att förenkla och idealisera migrationen av monarkfjärilar föreslås en ny naturinspirerad metaheuristisk algoritm, som kallas monarkfjärilsoptimering (MBO), en första i sitt slag, i denna tidning. I MBO finns alla monarkfjärilsindivider i två skilda länder, nämligen Viz. Södra Kanada och norra USA (Land 1) och Mexiko (Land 2). Följaktligen uppdateras monarkfjärilarnas ställning på två sätt. För det första genereras avkomman (uppdatering av positionen) av migrationsoperatören, som kan justeras med hjälp av migrationsförhållandet. Den följs av att justera positionerna för andra fjärilar med hjälp av fjärilsjusterare. För att hålla befolkningen oförändrad och minimera fitness utvärderingar, summan av de nyproducerade fjärilarna på dessa två sätt förblir lika med den ursprungliga befolkningen. För att demonstrera MBO-algoritmens överlägsna prestanda utförs en jämförande studie med fem andra metaheuristiska algoritmer genom trettioåtta referensproblem. Resultaten visar tydligt förmågan hos MBO-metoden att hitta de förbättrade funktionsvärdena på de flesta av referensproblemen med avseende på de övriga fem algoritmerna. Observera att källkoderna för den föreslagna MBO-algoritmen är allmänt tillgängliga på GitHub (https://github.com/ggw0122/Monarch-Butterfly-Optimization, C??/MATLAB) och MATLAB Central (http://www. mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50828-mon ärke-butterfly-optimering, MATLAB).
Sedan Monarch fjäril optimering algoritm REF föreslogs, har många forskare arbetat på MBO algoritm.
Monarch butterfly optimization
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}