![](/images/graphics-bg.png)
An Enhanced Grasshopper Optimization Algorithm to the Bin Packing Problem
المؤلفون المشاركون
Feng, Hangwei
Ni, Hong
Zhao, Ran
Zhu, Xiaoyong
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The grasshopper optimization algorithm (GOA) is a novel metaheuristic algorithm.
Because of its easy deployment and high accuracy, it is widely used in a variety of industrial scenarios and obtains good solution.
But, at the same time, the GOA algorithm has some shortcomings: (1) original linear convergence parameter causes the processes of exploration and exploitation unbalanced; (2) unstable convergence speed; and (3) easy to fall into the local optimum.
In this paper, we propose an enhanced grasshopper optimization algorithm (EGOA) using a nonlinear convergence parameter, niche mechanism, and the β-hill climbing technique to overcome the abovementioned shortcomings.
In order to evaluate EGOA, we first select the benchmark set of GOA authors to test the performance improvement of EGOA compared to the basic GOA.
The analysis includes exploration ability, exploitation ability, and convergence speed.
Second, we select the novel CEC2019 benchmark set to test the optimization ability of EGOA in complex problems.
According to the analysis of the results of the algorithms in two benchmark sets, it can be found that EGOA performs better than the other five metaheuristic algorithms.
In order to further evaluate EGOA, we also apply EGOA to the engineering problem, such as the bin packing problem.
We test EGOA and five other metaheuristic algorithms in SchWae2 instance.
After analyzing the test results by the Friedman test, we can find that the performance of EGOA is better than other algorithms in bin packing problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Feng, Hangwei& Ni, Hong& Zhao, Ran& Zhu, Xiaoyong. 2020. An Enhanced Grasshopper Optimization Algorithm to the Bin Packing Problem. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1182677
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Feng, Hangwei…[et al.]. An Enhanced Grasshopper Optimization Algorithm to the Bin Packing Problem. Journal of Control Science and Engineering No. 2020 (2020), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1182677
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Feng, Hangwei& Ni, Hong& Zhao, Ran& Zhu, Xiaoyong. An Enhanced Grasshopper Optimization Algorithm to the Bin Packing Problem. Journal of Control Science and Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1182677
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1182677
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)