NSCSO: 새로운 다목적 비지배 정렬 닭 군집 최적화 알고리즘

다목적 최적화 문제(MOP)를 효율적으로 해결하고 만족스러운 최적 솔루션을 달성하는 과제는 항상 어려운 과제가 되어 왔습니다. 본 논문에서는 닭 군집 최적화 알고리즘을 기반으로 비지배 정렬 닭 군집 최적화(NSCSO) 알고리즘을 제안합니다. 제안된 방법론은 빠른 비지배 정렬을 통해 닭 군집의 개체에 순위를 부여하고, 같은 순위 내에서 입자를 정렬하기 위해 군집 거리 전략을 활용하는 것을 포함합니다. MOP 문제는 이러한 두 가지 전략에 기반하여 다루어지며, 최적 솔루션 탐색을 촉진하기 위해 엘리트 반대 기반 학습 전략을 통합합니다. NSCSO와 6개의 다른 우수한 알고리즘이 15개의 서로 다른 벤치마크 함수에서 실험으로 테스트되었습니다. 테스트 함수 결과와 프리드먼 테스트 결과를 종합적으로 비교했을 때, NSCSO 알고리즘을 사용하여 MOP 문제를 해결한 결과가 더 나은 성능을 보였습니다. NSCSO 알고리즘을 다른 다목적 최적화 알고리즘과 여섯 가지 다양한 공학 설계 문제에서 비교했습니다. 결과는 NSCSO가 다목적 함수 테스트에서 뛰어난 성능을 보일 뿐만 아니라 다목적 공학 예제 문제에서 현실적인 솔루션도 획득함을 보여줍니다.