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L'Algorithme d'Optimisation du Football (FbOA) est présenté comme une nouvelle technique d'optimisation métaheuristique basée sur une population, inspirée par les stratégies dynamiques d'une équipe de football. Conçu pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes caractérisés par une haute dimensionnalité, une non-linéarité et de multiples optima locaux, le FbOA s'appuie sur l'équilibre stratégique entre l'exploration et l'exploitation observé dans le jeu du football. L'algorithme imite le positionnement tactique et le mouvement des joueurs, incorporant des passes courtes, des passes longues et des ajustements de position pour explorer et exploiter efficacement l'espace de solution. Cette étude évalue de manière exhaustive la performance du FbOA en utilisant des fonctions de référence du banc d'essai CEC 2005 avec des problèmes d'optimisation en 30 dimensions et en 100 dimensions. Les résultats démontrent que le FbOA surpasse plusieurs algorithmes métaheuristiques à la pointe de la technologie en ce qui concerne la rapidité de convergence, la précision et la robustesse. Les résultats suggèrent que le FbOA offre une alternative prometteuse pour résoudre divers défis d'optimisation dans plusieurs domaines.
El‐kenawy et al. (Mon,) ont étudié cette question.