활공 뱀 최적화: 새 메타휴리스틱
복잡한 공학 및 실제 최적화 문제 해결을 위해 효율적이고 적응성이 뛰어난 메타휴리스틱 알고리즘 개발이 필수적입니다. 본 연구에서는 나무 위 뱀의 활공 및 뱀형 이동 패턴에서 영감을 받은 새로운 자연 모사 알고리즘인 활공 뱀 최적화(GSO)를 제안합니다. 이는 해 탐색 및 수렴 제어 능력을 향상시킵니다. GSO 알고리즘은 다중 세그먼트 이동 메커니즘, 유연한 활공 경로 생성기, 엘리트 안내 모델을 통합하여 탐색과 활용 간의 효과적인 균형을 보장합니다. 이를 통해 전역 최적화 문제에서 강력한 성능을 발휘합니다. 23개의 고전 벤치마…