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A Double Adaptive Random Spare Reinforced Sine Cosine Algorithm

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第9期136卷 2267-2289页

作者： abdelazim g.hussien guoxi Liang Huiling Chen Haiping Lin Department of Computer and Information Science Linköing UniversityLinköing4189Sweden Faculty of Science Fayoum UniversityFayoum63514Egypt Department of Information Technology Wenzhou PolytechnicWenzhou325035China Artificial Intelligence Wenzhou UniversityWenzhou325035China College of Information Engineering Hangzhou Vocational&Technical CollegeHangzhou310018China

Many complex optimization problems in the real world can easily fall into local optimality and fail to find the optimal solution,so more new techniques and methods are needed to solve such *** algorithms have received a lot of attention in recent years because of their efficient performance and simple *** Cosine Algorithm(SCA)is a recent Metaheuristic algorithm that is based on two trigonometric functions Sine&***,like all other metaheuristic algorithms,SCA has a slow convergence and may fail in sub-optimal *** this study,an enhanced version of SCA named RDSCA is suggested that depends on two techniques:random spare/replacement and double adaptive *** first technique is employed in SCA to speed the convergence whereas the second method is used to enhance exploratory searching *** evaluate RDSCA,30 functions from CEC 2017 and 4 real-world engineering problems are ***,a nonparametric test called Wilcoxon signed-rank is carried out at 5%level to evaluate the significance of the obtained results between RDSCA and the other 5 variants of *** results show that RDSCA has competitive results with other metaheuristics algorithms.

关键词： Sine cosine algorithm global optimization swarm intelligence meta-heuristic algorithms

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