Um novo otimizador de concepção humana para resolver problemas de otimização

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 21631 (2022) Citar este artigo

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Técnicas computacionais são amplamente utilizadas para resolver problemas complexos de otimização em diferentes áreas, como engenharia, finanças, biologia e assim por diante. Neste artigo, o Human Conception Optimizer (HCO) é proposto como um novo algoritmo metaheurístico para resolver qualquer problema de otimização. A ideia desse algoritmo é baseada em alguns princípios biológicos do processo de concepção humana, como a natureza seletiva do gel cervical no sistema reprodutor feminino para permitir que apenas espermatozoides saudáveis ​​entrem no colo do útero, a natureza de orientação do gel de muco para ajudar a rastrear o esperma um caminho de rastreamento genital em direção ao óvulo na trompa de Falópio, a natureza assimétrica do movimento flagelar que permite que os espermatozóides se movam no sistema reprodutivo, o processo de hiperativação do esperma para torná-los capazes de fertilizar um óvulo. Assim, as estratégias seguidas pelo esperma em busca do óvulo na trompa de Falópio são modeladas matematicamente. O melhor esperma que atenderá a posição do óvulo será a solução do algoritmo. O desempenho do algoritmo HCO proposto é examinado com um conjunto de funções básicas de teste de benchmark chamadas IEEE CEC-2005 e IEEE CEC-2020. Também é realizado um estudo comparativo entre o algoritmo HCO e outros algoritmos disponíveis. A significância dos resultados é verificada com métodos de teste estatístico. Para validar o algoritmo HCO proposto, dois problemas de otimização de engenharia do mundo real são examinados. Para este propósito, um complexo sistema de distribuição de barramento IEEE 8 baseado em relés de 14 sobrecorrentes é considerado. Com o algoritmo proposto, observa-se uma melhora de 50% a 60% nos tempos totais de operação do relé comparando com alguns resultados existentes para o mesmo sistema. Outro problema de engenharia de projetar um controlador de derivação integral proporcional (PID) ideal para um ventilador mecânico (MV) de mangueira de paciente acionado por ventilador é examinado. Uma melhoria significativa em termos de tempo de resposta, tempo de estabilização é observada no sistema MV comparando com os resultados existentes.

O método de otimização é um método computacional numérico para encontrar a solução ótima de um problema de tempo real em um campo diversificado, como engenharia, administração, finanças e assim por diante1,2,3,4,5,6. Os métodos de otimização analítica são processos complexos e demorados para obter uma solução ótima de um problema de otimização complexo. Novamente, os métodos de otimização heurística são técnicas dependentes do problema7. Eles precisam de particularidades de um problema de otimização. Eles são gananciosos demais para ficarem presos em uma solução local. Os métodos meta-heurísticos são independentes do problema. Eles podem fornecer uma solução aceitável sem garantir a otimização8. Um conceito simples pode ser implementado facilmente para fazer um algoritmo metaheurístico para resolver um problema complexo rapidamente. Tais algoritmos podem ser aplicados em qualquer problema de otimização sem alterar a estrutura do algoritmo. Em comparação com algoritmos de otimização baseados em análises, um algoritmo metaheurístico é livre de ação de derivação para encontrar a solução ótima. Assim, um problema de tempo real pode ser resolvido por qualquer algoritmo metaheurístico onde necessite apenas das informações de entrada e saída do sistema9. Portanto, os pesquisadores estão priorizando o desenvolvimento de algoritmos metaheurísticos usando conceitos naturais como o conceito de evolução, o comportamento das criaturas naturais e o procedimento de caça seguido pelos animais, e assim por diante9,10,11.

Nos algoritmos metaheurísticos, eles começam explorando novas soluções e transmitindo-as para explorar a melhor solução para um determinado problema11. Na fase de exploração do algoritmo metaheurístico, uma nova solução é produzida com base na melhor solução disponível na população. Assim, algoritmos metaheurísticos usam um processo de exploração e explotação para evitar problemas de armadilhas locais e convergir para a solução ótima. Além disso, ao atingir um equilíbrio adequado nas fases de exploração e exploração de tal algoritmo, o problema de otimização local dos métodos tradicionais pode ser evitado12,13.