Today’s world is characterised by competitive environments, optimal resource utilization, and cost reduction, which has resulted in an increasing role for metaheuristic algorithms in solving complex modern problems. As a result, this paper introduces the gold rush optimizer (GRO), a population-based metaheuristic algorithm that simulates how gold-seekers prospected for gold during the Gold Rush Era using three key concepts of gold prospecting: migration, collaboration, and panning. The GRO algorithm is compared to twelve well-known metaheuristic algorithms on 29 benchmark test cases to assess the proposed approach’s performance. For scientific evaluation, the Friedman and Wilcoxon signed-rank tests are used. In addition to these test cases, the GRO algorithm is evaluated using three real-world engineering problems. The results indicated that the proposed algorithm was more capable than other algorithms in proposing qualitative and competitive solutions.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00