Hybrid beluga whale optimization algorithm with multi-strategy for functions and engineering optimization problems
Abstract Beluga Whale Optimization (BWO) is a new metaheuristic algorithm that simulates the social behaviors of beluga whales swimming, foraging, and whale falling. Compared with other optimization algorithms, BWO shows certain advantages in solving unimodal and multimodal optimization problems. Ho...
Những tác giả chính: | Jiaxu Huang, Haiqing Hu |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
SpringerOpen
2024-01-01
|
Loạt: | Journal of Big Data |
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1186/s40537-023-00864-8 |
Những quyển sách tương tự
-
AMBWO: An Augmented Multi-Strategy Beluga Whale Optimization for Numerical Optimization Problems
Bằng: Guoping You, et al.
Được phát hành: (2024-11-01) -
An improved multi-strategy beluga whale optimization for global optimization problems
Bằng: Hongmin Chen, et al.
Được phát hành: (2023-06-01) -
The Nelder–Mead Simplex Algorithm Is Sixty Years Old: New Convergence Results and Open Questions
Bằng: Aurél Galántai
Được phát hành: (2024-11-01) -
Optimal Configuration of Distributed Generation Based on an Improved Beluga Whale Optimization
Bằng: Jifang Li, et al.
Được phát hành: (2024-01-01) -
A Stochastic Convergence Result for the Nelder–Mead Simplex Method
Bằng: Aurél Galántai
Được phát hành: (2023-04-01)