Алгоритм оптимизации пеликана: новый природоподобный алгоритм для инженерных задач

Оптимизация представляет собой важную фундаментальную задачу, возникающую в различных научных дисциплинах. В настоящей работе представлен новый стохастический природоподобный алгоритм оптимизации — алгоритм оптимизации пеликана (Pelican Optimization Algorithm, POA). В основу POA положено моделирование естественного поведения пеликанов во время охоты. В алгоритме поисковые агенты представлены пеликанами, осуществляющими поиск источников пищи. Разработана математическая модель POA для решения оптимизационных задач. Эффективность POA оценивали на 23 целевых функциях различных унимодальных и мультимодальных типов. Результаты оптимизации унимодальных функций продемонстрировали высокую способность POA к интенсификации поиска и приближению к оптимальному решению, тогда как результаты на мультимодальных функциях свидетельствовали о высокой способности алгоритма к разведке пространства поиска и обнаружению глобальной оптимальной области. Кроме того, для оценки эффективности POA при оптимизации задач реального мира были использованы четыре инженерные задачи проектирования. Результаты, полученные с помощью POA, сравнивали с результатами восьми известных метаэвристических алгоритмов для оценки его эффективности в оптимизации. Результаты моделирования и их анализ показали, что благодаря сбалансированному соотношению между разведкой и интенсификацией поиска POA обеспечивает более высокую и конкурентоспособную эффективность по сравнению с восемью алгоритмами-конкурентами при нахождении оптимальных решений задач оптимизации.