Novel Meta-Heuristic Algorithm for Feature Selection, Unconstrained Functions and Engineering Problems

计算机科学 元启发式 特征选择 启发式 选择(遗传算法) 特征(语言学) 算法 人工智能 数学优化 模式识别(心理学) 数学 语言学 哲学
作者
El-Sayed M. El-kenawy,Seyedali Mirjalili,Fawaz Alassery,Yudong Zhang,Marwa M. Eid,Shady Y. El-Mashad,Bandar Aloyaydi,Abdelhameed Ibrahim‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬,Abdelaziz A. Abdelhamid
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:10: 40536-40555 被引量:77
标识
DOI:10.1109/access.2022.3166901
摘要

This paper proposes a Sine Cosine hybrid optimization algorithm with Modified Whale Optimization Algorithm (SCMWOA). The goal is to leverage the strengths of WOA and SCA to solve problems with continuous and binary decision variables. The SCMWOA algorithm is first tested on nineteen datasets from the UCI Machine Learning Repository with different numbers of attributes, instances, and classes for feature selection. It is then employed to solve several benchmark functions and classical engineering case studies. The SCMWOA algorithm is applied for solving constrained optimization problems. The two tested examples are the welded beam design and the tension/compression spring design. The results emphasize that the SCMWOA algorithm outperforms several comparative optimization algorithms and provides better accuracy compared to other algorithms. The statistical analysis tests, including one-way analysis of variance (ANOVA) and Wilcoxon's rank-sum, confirm that the SCMWOA algorithm performs better.
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