KẾT HỢP THUẬT TOÁN TỐI ƯU TRƯỜNG ĐIỆN TỪ VÀ TỐI ƯU ĐA VŨ TRỤ: CHIẾN LƯỢC LAI SONG SONG VÀ CHIA SẺ THÔNG TIN VỚI ỨNG DỤNG TRONG CÁC BÀI TOÁN TỐI ƯU

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một chiến lược kết hợp giữa thuật toán Tối ưu trường điện từ (Electromagnetic Field Optimizer - EFO) và tối ưu Đa vũ trụ (Multi-Verse Optimizer - MVO) bằng cách sử dụng phương pháp chạy song song kết hợp với chia sẻ thông tin định kỳ, gọi là EFO-MVO. Phương pháp kết hợp này khai thác ưu điểm của từng thuật toán: EFO có khả năng khai thác cục bộ tốt, trong khi MVO có ưu thế trong khám phá toàn cục. Để đánh giá hiệu suất của EFO-MVO, chúng tôi đã thực nghiệm trên 6 hàm kiểm chứng phổ biến: Sphere, Rastrigin, Rosenbrock, Ackley, Griewank, và Zakharov. Kết quả cho thấy rằng EFO-MVO đều đạt được kết quả tối ưu vượt trội so với các thuật toán riêng lẻ EFO, MVO, và Genetic Algorithm (GA). Phương pháp EFO-MVO chứng minh được hiệu quả trong việc tránh các cực trị cục bộ và hội tụ nhanh chóng về nghiệm tối ưu, cho thấy tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ trong các bài toán tối ưu hóa phức tạp.