Dipper Throated Optimization Algorithm for Unconstrained Function and Feature Selection

特征选择 水准点(测量) 粒子群优化 算法 计算机科学 特征(语言学) 选择(遗传算法) 人工智能 元启发式 优化算法 函数优化 遗传算法 数学优化 机器学习 数学 语言学 哲学 大地测量学 地理
作者
Ali E. Takieldeen,El-Sayed M. El-kenawy,Mohammed Hadwan,Rokaia M. Zaki
出处
期刊:Computers, materials & continua 卷期号:72 (1): 1465-1481 被引量:38
标识
DOI:10.32604/cmc.2022.026026
摘要

Dipper throated optimization (DTO) algorithm is a novel with a very efficient metaheuristic inspired by the dipper throated bird. DTO has its unique hunting technique by performing rapid bowing movements. To show the efficiency of the proposed algorithm, DTO is tested and compared to the algorithms of Particle Swarm Optimization (PSO), Whale Optimization Algorithm (WOA), Grey Wolf Optimizer (GWO), and Genetic Algorithm (GA) based on the seven unimodal benchmark functions. Then, ANOVA and Wilcoxon rank-sum tests are performed to confirm the effectiveness of the DTO compared to other optimization techniques. Additionally, to demonstrate the proposed algorithm's suitability for solving complex real-world issues, DTO is used to solve the feature selection problem. The strategy of using DTOs as feature selection is evaluated using commonly used data sets from the University of California at Irvine (UCI) repository. The findings indicate that the DTO outperforms all other algorithms in addressing feature selection issues, demonstrating the proposed algorithm's capabilities to solve complex real-world situations.
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