استطلاع شامل حول خوارزمية تحسين تجمع الدجاج وتطبيقاتها: أحدث ما توصل إليه العلم والتحديات البحثية

ملخص زادت تطبيقات نظرية optimization والخوارزميات المشتقة منها مع استمرار تقدم العلوم والتكنولوجيا. يمكن تصنيف العديد من القضايا في الحياة اليومية على أنها قضايا تحسين تركيبي. كانت خوارزميات تحسين الذكاء الجماعي ناجحة في التعلم الآلي، والتحكم في العمليات، وتنبؤ الهندسة على مر السنين، وقد أظهرت كفاءة في التعامل مع قضايا تحسين التركيب. نظام تحسين ذكي يسمى خوارزمية تحسين تجمع الدجاج (CSO) يحاكي السلوك العضوي لقطعان الدجاج. في عملية تحسين مشكلة المعايير كدالة للهدف، تتفوق على العديد من أساليب التحسين الذكية الشائعة مثل PSO. يتم استعراض مفهوم وتقدم خوارزمية تحسين القطيع، والمقارنة مع خوارزميات ميتا-heuristic الأخرى، واتجاهات التنمية بغرض تعزيز أداء البحث للخوارزمية وتسريع عملية البحث والتطبيق للخوارزمية. تتم أولاً وصف نموذج الخوارزمية الأساسي، ثم يتم تصنيف وتلخيص خوارزمية تحسين تجمع الدجاج المحسنة بناءً على معلمات الخوارزمية، والفوضى، والتحسين الكمي، واستراتيجية التعلم، وتنوع السكان باستخدام الأدبيات المحلية والدولية. استخدام خوارزميات تحسين المجموعة في مجالات استخراج السمات، ومعالجة الصور، وهندسة الروبوتات، والشبكات اللاسلكية، والطاقة. ثانياً، يتم تقييمها من حيث الفوائد، والعيوب، والتطبيق مقارنة بخوارزميات ميتا-heuristic الأخرى. أخيراً، يُتوقع اتجاه بحث وتطوير خوارزمية تحسين القطيع.