خوارزمية تحسين سرب المنافسة المحسّنة (ECSO) لحل مسائل التحسين
DOI:
https://doi.org/10.54153/sjpas.2026.v8i2.1348الكلمات المفتاحية:
التنافس، السرب، التحسين، الاستغلال، والاستكشاف.الملخص
تُقدّم هذه المقالة خوارزمية التحسين التنافسي المحسَّن (ECSO)، والتي تم تطويرها بهدف تحسين التوازن بين الاستكشاف والاستغلال في مسائل الأمثلية الصعبة. تعتمد الخوارزمية المقترحة ECSO على معاملات تحكم تكيفية وآلية محسّنة لقائد–تابع، مما يساعد على توجيه عوامل البحث بكفاءة نحو الحل الأمثل الشامل مع تجنّب الوصول المبكر إلى حل غير مثالي، ولأجل تقييم أدائها، تم اختبار خوارزمية ECSO باستخدام مجموعة من دوال الاختبار القياسية من حزمة CEC2021، ومقارنتها بعدد من الخوارزميات فوق الحدسية المعروفة. وقد أظهرت النتائج المقارنة أن ECSO حققت باستمرار أقل قيم لمتوسط الدالة الهدف مع أصغر انحراف معياري، مما يشير إلى دقة أعلى واستقرار أكبر ومتانة أفضل. تُظهر هذه النتائج أن خوارزمية ECSO تحقق توازناً جيداً بين الاستكشاف الشامل والاستغلال المحلي، مما يجعلها استراتيجية أمثلية قوية وموثوقة لحل مسائل الأمثلية عالية الأبعاد وغير الخطية.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright Notice
Authors retain copyright and grant the SJPAS journal right of first publication, with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in Samarra Journal of Pure and Applied Science.
The Samarra Journal of Pure and Applied Science permits and encourages authors to archive Pre-print and Post-print items submitted to the journal on personal websites or institutional repositories per the author's choice while providing bibliographic details that credit their submission, and publication in this journal. This includes the archiving of a submitted version, an accepted version, or a published version without any Risks.
