Published January 20, 2016
| Version v1
Publication
Open
Ringed Seal Search for Global Optimization via a Sensitive Search Model
Creators
- 1. University of Malaya
- 2. Universitas Ahmad Dahlan
- 3. Federal College of Education, Kano
Description
The efficiency of a metaheuristic algorithm for global optimization is based on its ability to search and find the global optimum. However, a good search often requires to be balanced between exploration and exploitation of the search space. In this paper, a new metaheuristic algorithm called Ringed Seal Search (RSS) is introduced. It is inspired by the natural behavior of the seal pup. This algorithm mimics the seal pup movement behavior and its ability to search and choose the best lair to escape predators. The scenario starts once the seal mother gives birth to a new pup in a birthing lair that is constructed for this purpose. The seal pup strategy consists of searching and selecting the best lair by performing a random walk to find a new lair. Affected by the sensitive nature of seals against external noise emitted by predators, the random walk of the seal pup takes two different search states, normal state and urgent state. In the normal state, the pup performs an intensive search between closely adjacent lairs; this movement is modeled via a Brownian walk. In an urgent state, the pup leaves the proximity area and performs an extensive search to find a new lair from sparse targets; this movement is modeled via a Levy walk. The switch between these two states is realized by the random noise emitted by predators. The algorithm keeps switching between normal and urgent states until the global optimum is reached. Tests and validations were performed using fifteen benchmark test functions to compare the performance of RSS with other baseline algorithms. The results show that RSS is more efficient than Genetic Algorithm, Particles Swarm Optimization and Cuckoo Search in terms of convergence rate to the global optimum. The RSS shows an improvement in terms of balance between exploration (extensive) and exploitation (intensive) of the search space. The RSS can efficiently mimic seal pups behavior to find best lair and provide a new algorithm to be used in global optimization problems.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تعتمد كفاءة الخوارزمية الفوقية للتحسين العالمي على قدرتها على البحث والعثور على الأمثل العالمي. ومع ذلك، غالبًا ما يتطلب البحث الجيد أن يكون متوازنًا بين استكشاف واستغلال مساحة البحث. في هذه الورقة، تم تقديم خوارزمية ميتاهورية جديدة تسمى البحث عن الختم الحلقي (RSS). وهو مستوحى من السلوك الطبيعي لجرو الفقمة. تحاكي هذه الخوارزمية سلوك حركة جرو الفقمة وقدرتها على البحث واختيار أفضل مخبأ للهروب من الحيوانات المفترسة. يبدأ السيناريو بمجرد أن تلد الأم الفقمة جروًا جديدًا في مخبأ الولادة الذي تم إنشاؤه لهذا الغرض. تتكون استراتيجية جرو الفقمة من البحث واختيار أفضل مخبأ عن طريق القيام بنزهة عشوائية للعثور على مخبأ جديد. تتأثر الطبيعة الحساسة للأختام ضد الضوضاء الخارجية المنبعثة من الحيوانات المفترسة، والمشي العشوائي لجرو الفقمة يأخذ حالتين بحث مختلفتين، الحالة الطبيعية والحالة العاجلة. في الحالة الطبيعية، يقوم الجرو بإجراء بحث مكثف بين المخابئ المتجاورة عن كثب ؛ يتم نمذجة هذه الحركة من خلال المشي البراوني. في حالة ملحة، يغادر الجرو المنطقة القريبة ويجري بحثًا مكثفًا للعثور على مخبأ جديد من أهداف متفرقة ؛ تم تصميم هذه الحركة من خلال نزهة ليفي. ويتحقق التحول بين هاتين الحالتين من خلال الضوضاء العشوائية المنبعثة من الحيوانات المفترسة. تستمر الخوارزمية في التبديل بين الحالات الطبيعية والعاجلة حتى يتم الوصول إلى المستوى العالمي الأمثل. تم إجراء الاختبارات والتحقق من الصحة باستخدام خمسة عشر وظيفة اختبار مرجعية لمقارنة أداء RSS مع الخوارزميات الأساسية الأخرى. تظهر النتائج أن RSS أكثر كفاءة من الخوارزمية الوراثية وتحسين أسراب الجسيمات والبحث عن الوقواق من حيث معدل التقارب إلى المستوى الأمثل العالمي. يُظهر RSS تحسنًا من حيث التوازن بين الاستكشاف (الشامل) والاستغلال (المكثف) لمساحة البحث. يمكن لـ RSS محاكاة سلوك صغار الفقمة بكفاءة للعثور على أفضل مخبأ وتوفير خوارزمية جديدة لاستخدامها في مشاكل التحسين العالمية.Translated Description (French)
L'efficacité d'un algorithme métaheuristique pour l'optimisation globale repose sur sa capacité à rechercher et à trouver l'optimum global. Cependant, une bonne recherche nécessite souvent d'être équilibrée entre l'exploration et l'exploitation de l'espace de recherche. Dans cet article, un nouvel algorithme métaheuristique appelé Ringed Seal Search (RSS) est présenté. Il s'inspire du comportement naturel du phoque chiot. Cet algorithme imite le comportement de déplacement du chiot phoque et sa capacité à rechercher et à choisir le meilleur repaire pour échapper aux prédateurs. Le scénario commence une fois que la mère phoque donne naissance à un nouveau chiot dans une tanière construite à cet effet. La stratégie du phoque consiste à rechercher et à sélectionner le meilleur repaire en effectuant une promenade aléatoire pour trouver un nouveau repaire. Affecté par la nature sensible des phoques contre le bruit externe émis par les prédateurs, la marche aléatoire du petit phoque prend deux états de recherche différents, l'état normal et l'état d'urgence. À l'état normal, le chiot effectue une recherche intensive entre des tanières étroitement adjacentes ; ce mouvement est modélisé par une marche brownienne. En cas d'urgence, le chiot quitte la zone de proximité et effectue une recherche approfondie pour trouver un nouveau repaire à partir de cibles clairsemées ; ce mouvement est modélisé via une promenade Levy. Le basculement entre ces deux états est réalisé par le bruit aléatoire émis par les prédateurs. L'algorithme continue de basculer entre les états normal et urgent jusqu'à ce que l'optimum global soit atteint. Des tests et des validations ont été effectués à l'aide de quinze fonctions de test de référence pour comparer les performances du RSS avec d'autres algorithmes de référence. Les résultats montrent que RSS est plus efficace que Genetic Algorithm, Particles Swarm Optimization et Cuckoo Search en termes de taux de convergence vers l'optimum global. Le RSS montre une amélioration en termes d'équilibre entre exploration (extensive) et exploitation (intensive) de l'espace de recherche. Le RSS peut imiter efficacement le comportement des bébés phoques pour trouver le meilleur repaire et fournir un nouvel algorithme à utiliser dans les problèmes d'optimisation globale.Translated Description (Spanish)
La eficiencia de un algoritmo metaheurístico para la optimización global se basa en su capacidad para buscar y encontrar el óptimo global. Sin embargo, una buena búsqueda a menudo requiere un equilibrio entre la exploración y la explotación del espacio de búsqueda. En este artículo, se presenta un nuevo algoritmo metaheurístico llamado Ringed Seal Search (RSS). Se inspira en el comportamiento natural del cachorro de foca. Este algoritmo imita el comportamiento del movimiento de las crías de foca y su capacidad para buscar y elegir la mejor guarida para escapar de los depredadores. El escenario comienza una vez que la madre foca da a luz a un nuevo cachorro en una guarida de parto que se construye para este propósito. La estrategia del cachorro de foca consiste en buscar y seleccionar la mejor guarida realizando una caminata aleatoria para encontrar una nueva guarida. Afectado por la naturaleza sensible de las focas contra el ruido externo emitido por los depredadores, el paseo aleatorio de la cría de foca toma dos estados de búsqueda diferentes, estado normal y estado urgente. En el estado normal, el cachorro realiza una búsqueda intensiva entre guaridas estrechamente adyacentes; este movimiento se modela a través de una caminata browniana. En un estado urgente, el cachorro abandona el área de proximidad y realiza una búsqueda exhaustiva para encontrar una nueva guarida de objetivos escasos; este movimiento se modela a través de una caminata de Levy. El cambio entre estos dos estados se realiza por el ruido aleatorio emitido por los depredadores. El algoritmo sigue cambiando entre estados normales y urgentes hasta que se alcanza el óptimo global. Las pruebas y validaciones se realizaron utilizando quince funciones de prueba de referencia para comparar el rendimiento de RSS con otros algoritmos de referencia. Los resultados muestran que RSS es más eficiente que Genetic Algorithm, Particles Swarm Optimization y Cuckoo Search en términos de tasa de convergencia al óptimo global. El RSS muestra una mejora en cuanto al equilibrio entre exploración (extensiva) y explotación (intensiva) del espacio de búsqueda. El RSS puede imitar de manera eficiente el comportamiento de las crías de foca para encontrar la mejor guarida y proporcionar un nuevo algoritmo que se utilizará en problemas de optimización global.Files
journal.pone.0144371&type=printable.pdf
Files
(2.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:6e56e0d5b0e010b1eab7ca4b289453f0
|
2.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- بحث الختم الحلقي عن التحسين العالمي عبر نموذج بحث حساس
- Translated title (French)
- Recherche de sceaux annelés pour une optimisation globale via un modèle de recherche sensible
- Translated title (Spanish)
- Búsqueda de sellos anillados para la optimización global a través de un modelo de búsqueda sensible
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2286289445
- DOI
- 10.1371/journal.pone.0144371
References
- https://openalex.org/W1485301293
- https://openalex.org/W1576660662
- https://openalex.org/W1722061900
- https://openalex.org/W1816275442
- https://openalex.org/W1905990843
- https://openalex.org/W1968075052
- https://openalex.org/W1970204203
- https://openalex.org/W1970993220
- https://openalex.org/W1973949237
- https://openalex.org/W1973997930
- https://openalex.org/W1978514911
- https://openalex.org/W1981495426
- https://openalex.org/W1982144980
- https://openalex.org/W1987105890
- https://openalex.org/W1994660545
- https://openalex.org/W1994996222
- https://openalex.org/W1995668158
- https://openalex.org/W1996326412
- https://openalex.org/W1996936084
- https://openalex.org/W2005556840
- https://openalex.org/W2005987344
- https://openalex.org/W2007830928
- https://openalex.org/W2007898191
- https://openalex.org/W2008260787
- https://openalex.org/W2013581928
- https://openalex.org/W2013836545
- https://openalex.org/W2017831033
- https://openalex.org/W2022637272
- https://openalex.org/W2024060531
- https://openalex.org/W2036973403
- https://openalex.org/W2039568841
- https://openalex.org/W2043325537
- https://openalex.org/W2046609661
- https://openalex.org/W2049832396
- https://openalex.org/W2053697315
- https://openalex.org/W2061547680
- https://openalex.org/W2091085721
- https://openalex.org/W2096112901
- https://openalex.org/W2102502615
- https://openalex.org/W2104456211
- https://openalex.org/W2104492856
- https://openalex.org/W2113957471
- https://openalex.org/W2114966072
- https://openalex.org/W2115065589
- https://openalex.org/W2117471842
- https://openalex.org/W2119000420
- https://openalex.org/W2119401655
- https://openalex.org/W2119601963
- https://openalex.org/W2121947975
- https://openalex.org/W2138988491
- https://openalex.org/W2152195021
- https://openalex.org/W2154941270
- https://openalex.org/W2158750313
- https://openalex.org/W2159427933
- https://openalex.org/W2160137448
- https://openalex.org/W2160192675
- https://openalex.org/W2162508334
- https://openalex.org/W2163212559
- https://openalex.org/W2169876171
- https://openalex.org/W2169934304
- https://openalex.org/W2170486501
- https://openalex.org/W2255103830
- https://openalex.org/W2326852799
- https://openalex.org/W2412879158
- https://openalex.org/W244916475
- https://openalex.org/W249938098
- https://openalex.org/W2506771747
- https://openalex.org/W2916083864
- https://openalex.org/W2953776014
- https://openalex.org/W3023540311
- https://openalex.org/W3105346980
- https://openalex.org/W379204093
- https://openalex.org/W4233540271
- https://openalex.org/W4239431408
- https://openalex.org/W613839365