Un algoritmo de búsqueda gravitacional con osciladores neuronales caóticos

El algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA) inspirado en la física emula las fuerzas gravitacionales para guiar la búsqueda de partículas. Se ha aplicado con éxito a diversos problemas de optimización. Sin embargo, su rendimiento de búsqueda está limitado por su mecanismo inherente, donde la constante gravitacional juega un papel importante en las fuerzas gravitacionales entre las partículas. Para mejorarlo, este documento utiliza osciladores neuronales caóticos para ajustar su constante gravitacional, llamado GSA-CNO. Los osciladores neuronales caóticos pueden generar varios estados caóticos de acuerdo con sus configuraciones de parámetros. Así, seleccionamos cuatro tipos de osciladores neuronales caóticos para formar características caóticas distintivas. Los resultados experimentales muestran que los osciladores neuronales caóticos ajustan efectivamente la constante gravitacional, de modo que GSA-CNO tiene un buen rendimiento y estabilidad frente a cuatro variantes de GSA en funciones. Tres problemas de optimización del mundo real demuestran la prometedora practicidad de GSA-CNO.