MRSO: वैश्विक अनुकूलन के लिए संशोधित चूहे झुंड अनुकूलन के माध्यम से अन्वेषण और शोषण के बीच संतुलन

बुद्धिमान प्रौद्योगिकी के तीव्र विकास ने जटिल मुद्दों को हल करने के लिए प्राकृतिक व्यवहारों का लाभ उठाने वाले अनुकूलन एल्गोरिदम के विकास की ओर अग्रसर किया है। इनमें से, चूहा झुंड अनुकूलक (RSO), चूहों के सामाजिक और व्यवहारिक लक्षणों से प्रेरित, विभिन्न क्षेत्रों में संभावितता प्रदर्शित करता है, हालांकि इसकी संकुचन परिशुद्धता और अन्वेषण क्षमताएँ सीमित हैं। इन कमियों को संबोधित करने के लिए, यह अध्ययन संशोधित चूहा झुंड अनुकूलक (MRSO) पेश करता है, जो अन्वेषण और शोषण के बीच संतुलन बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। MRSO खोज दक्षता और Robustness में सुधार के लिए अद्वितीय संशोधन शामिल करता है, जिससे यह वेल्डेड बीम, प्रेशर वेसल, और गियर ट्रेन डिज़ाइन जैसे चुनौतीपूर्ण इंजीनियरिंग समस्याओं के लिए उपयुक्त हो जाता है। क्लासिकल बेंचमार्क कार्यों के साथ व्यापक परीक्षण से यह पता चलता है कि MRSO प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है, स्थानीय अधिकतम से बचता है और नौ मल्टीमोडल कार्यों में से छह और सात निश्चित-आयाम मल्टीमोडल कार्यों में अधिक सटीकता हासिल करता है। CEC 2019 बेंचमार्क में, MRSO दस में से छह कार्यों में मानक RSO से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो उत्कृष्ट वैश्विक खोज क्षमताओं को दर्शाता है। जब इसे इंजीनियरिंग डिज़ाइन समस्याओं पर लागू किया गया, तो MRSO लगातार RSO की तुलना में बेहतर औसत परिणाम देता है, इसको इसकी प्रभावशीलता साबित करता है। इसके अलावा, हमने अपने दृष्टिकोण की तुलना आठ हालिया और प्रसिद्ध एल्गोरिदम के साथ की, जिसमें क्लासिकल और CEC-2019 बेंचमार्क दोनों उपयोग किए गए। MRSO ने इन एल्गोरिदम में से प्रत्येक को पार कर लिया, 23 क्लासिकल बेंचमार्क कार्यों में से छह और 10 CEC-2019 बेंचमार्क कार्यों में से चार में बेहतर परिणाम प्राप्त किया। ये परिणाम MRSO के विश्वसनीय और दक्षता उपकरण के रूप में अनुकूलन कार्यों में महत्वपूर्ण योगदान को और स्पष्ट करते हैं।