混合GWOSCA：一种新算法解决全局优化

"混合GWOSCA：解决全局优化问题的新混合算法" 文章“混合GWOSCA：解决全局优化问题的新混合算法”探讨了在优化问题领域中的一种创新性方法，即混合灰狼优化算法（GWO）与正弦余弦算法（SCA）。这种新方法旨在提高对复杂优化问题的解决效率，特别是在处理具有不确定性和多变量的环境时。作者N.Singh和B.S.辛格来自旁遮普大学数学系，他们的研究关注于如何通过结合两种不同的优化算法来提升全局优化的效果。 混合GWOSCA的核心在于利用GWO的搜索能力和SCA的探索特性。灰狼优化算法是一种基于自然界中灰狼群体行为的优化算法，擅长在解决方案空间中找到最佳解，而正弦余弦算法则利用正弦和余弦函数的周期性来探索解决方案空间的广泛区域。通过结合这两种算法，混合GWOSCA能够在开发阶段（GWO）保持对最优解的追踪，并在探索阶段（SCA）增加解决方案的多样性，从而提高了算法的整体性能。 为了验证混合GWOSCA的有效性，研究者将其应用于22个基准测试问题、5个生物医学数据集以及1个正弦数据集。通过数值和统计分析，他们将混合GWOSCA与粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ALO）、鲸鱼优化算法（WOA）、混合GWO（HAGWO）、均值GWO（MGWO）以及单独的GWO和SCA进行了对比。实验结果显示，提出的混合算法在解决无约束和未知搜索区域的优化问题上表现出了极高的效率和准确性。 全局优化技术是寻找最佳解的关键工具，尤其在处理具有多变量和复杂约束的函数时。传统的优化方法往往受限于其特定的搜索策略，而元算法，如混合GWOSCA，能够提供更通用的解决方案，不受特定约束函数、变量类型和目标函数的影响。自然启发的优化算法近年来得到了广泛关注，因为它们能有效解决各种困难的全局优化问题，无需针对每一个问题进行微调。 混合GWOSCA是全球优化领域的最新进展，它通过融合两种不同的优化策略，提升了寻找全局最优解的能力。这项研究对于工程科学、数学和相关领域的研究者来说，提供了新的工具和策略来应对实际世界中的复杂优化挑战。