흑날개 솔개 알고리즘: 벤치마크 함수 및 공학 문제 해결을 위한 자연 영감을 받은 메타 휴리스틱

초록 이 논문은 흑날개 솔개의 이동 및 포식 행동에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘인 Black Kite Algorithm(BKA)을 혁신적으로 제안한다. BKA는 알고리즘의 전역 탐색 능력과 수렴 속도를 향상시키기 위해 코시 돌연변이 전략과 리더 전략을 통합한다. 이 새로운 조합은 전역 해 탐색과 국부 정보 활용 사이의 균형을 잘 달성한다. CEC-2022 및 CEC-2017의 표준 테스트 함수 세트뿐만 아니라 다른 복잡한 함수들을 대상으로 BKA는 각각 66.7%, 72.4% 및 77.8%의 경우에서 최상의 성능을 보였다. 알고리즘의 효과는 상세한 수렴 분석과 통계적 비교를 통해 검증되었다. 또한, 다섯 가지 실제 공학 설계 문제 해결에의 적용은 제약 조건이 있는 실제 세계 문제 해결에서의 실용적 잠재력을 입증하며 기존 최적화 기법과 비교해 상당한 경쟁력을 나타낸다. 요약하면, BKA는 우수한 성능으로 다양한 복잡한 최적화 문제 해결에서 실질적인 가치와 이점을 입증하였다. BKA의 소스 코드는 https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/161401-black-winged-kite-algorithm-bka 에서 공개되어 있다.