![](/images/graphics-bg.png)
An Improved Squirrel Search Algorithm for Optimization
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-31، 31ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-07-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
31
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Squirrel search algorithm (SSA) is a new biological-inspired optimization algorithm, which has been proved to be more effective for solving unimodal, multimodal, and multidimensional optimization problems.
However, similar to other swarm intelligence-based algorithms, SSA also has its own disadvantages.
In order to get better global convergence ability, an improved version of SSA called ISSA is proposed in this paper.
Firstly, an adaptive strategy of predator presence probability is proposed to balance the exploration and exploitation capabilities of the algorithm.
Secondly, a normal cloud model is introduced to describe the randomness and fuzziness of the foraging behavior of flying squirrels.
Thirdly, a selection strategy between successive positions is incorporated to preserve the best position of flying squirrel individuals.
Finally, in order to enhance the local search ability of the algorithm, a dimensional search enhancement strategy is utilized.
32 benchmark functions including unimodal, multimodal, and CEC 2014 functions are used to test the global search ability of the proposed ISSA.
Experimental test results indicate that ISSA provides competitive performance compared with the basic SSA and other four well-known state-of-the-art optimization algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zheng, Tongyi& Luo, Weili. 2019. An Improved Squirrel Search Algorithm for Optimization. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132415
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zheng, Tongyi& Luo, Weili. An Improved Squirrel Search Algorithm for Optimization. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132415
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zheng, Tongyi& Luo, Weili. An Improved Squirrel Search Algorithm for Optimization. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132415
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132415
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)