Swarm and Evolutionary Computation, Год журнала: 2024, Номер 92, С. 101811 - 101811
Опубликована: Дек. 9, 2024
Язык: Английский
Swarm and Evolutionary Computation, Год журнала: 2024, Номер 92, С. 101811 - 101811
Опубликована: Дек. 9, 2024
Язык: Английский
Cluster Computing, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Июнь 8, 2024
Язык: Английский
Процитировано
9Cluster Computing, Год журнала: 2025, Номер 28(3)
Опубликована: Янв. 21, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Lecture notes in electrical engineering, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 99 - 114
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Communications in computer and information science, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 251 - 263
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Energy, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 135866 - 135866
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Knowledge-Based Systems, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 113344 - 113344
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Alexandria Engineering Journal, Год журнала: 2025, Номер 123, С. 559 - 591
Опубликована: Март 30, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0The Journal of Supercomputing, Год журнала: 2025, Номер 81(5)
Опубликована: Апрель 4, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Journal of Hydrology, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 133236 - 133236
Опубликована: Апрель 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Journal of Physics Conference Series, Год журнала: 2025, Номер 2999(1), С. 012015 - 012015
Опубликована: Апрель 1, 2025
Abstract Aiming at the issues of slow search speed, limited local capability and easy to become trapped in optimum Spider Wasp Optimization (SWO) trajectory planning algorithm Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), this paper proposes an Improved (ISWO).The initialization population ISWO using chaotic mapping techniques enhances uniformity diversity initial solutions, preventing premature convergence facilitating thorough exploration space. This unpredictability helps avoid optima traps. Additionally, adaptive weight factor adjusts equilibrium between exploitation founded on optimization state, allowing efficient transitions broad focused searches. The Cauchy variant enables larger jumps space, aiding escaping exploring distant areas for better solutions. Together, these improvements lead faster convergence, reduced time, solution quality complex problems.
Язык: Английский
Процитировано
0