ScholarGate
Assistent
Machine learningSwarm Intelligence

Aquila Optimizer

Aquila Optimizer (AO) er en naturinspirert metaheuristisk algoritme presentert av Abualigah et al. i 2021, modellert etter jaktatferden og sanseevnene til kongeørn (aquila chrysaetos). Algoritmen fanger opp utforsknings- og utnyttelsesfasene i ørnejakt, inkludert sveving i stor høyde, utforskning med presisjonsyn, og raske stupangrep. AO er designet for å løse både begrensede og ubegrensede optimeringsproblemer.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Abualigah, L., Yousri, D., Abd Elaziz, M., Ewees, A. A., Al-qaness, M. A., & Gandomi, A. H. (2021). Aquila optimizer: A novel meta-heuristic optimization algorithm. Computers and Industrial Engineering, 157, 107250. DOI: 10.1016/j.cie.2021.107250

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Aquila Optimizer. ScholarGate. https://scholargate.app/no/optimization/aquila-optimizer

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateAquila Optimizer (Aquila Optimizer). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/optimization/aquila-optimizer · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026