อัลกอริทึม Aquila Optimizer
Aquila Optimizer (AO) เป็นอัลกอริทึมเมตาฮิวริสติกที่ได้รับแรงบันดาลใจจากธรรมชาติ นำเสนอโดย Abualigah และคณะในปี 2021 โดยจำลองพฤติกรรมการล่าและความสามารถทางประสาทสัมผัสของนกอินทรีทอง (aquila chrysaetos) อัลกอริทึมนี้จับภาพช่วงการสำรวจและการใช้ประโยชน์ของพฤติกรรมการล่าของนกอินทรี รวมถึงการร่อนในระดับสูง การสำรวจด้วยการมองเห็นที่แม่นยำสูง และการโจมตีแบบพุ่งลงอย่างรวดเร็ว AO ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะสมทั้งแบบมีเงื่อนไขและไม่มีเงื่อนไข
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Aquila Optimizer. ScholarGate. https://scholargate.app/th/optimization/aquila-optimizer
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- Harris Hawks Optimizationการหาค่าเหมาะที่สุด↔ เปรียบเทียบ
- Particle Swarm Optimization (PSO)การหาค่าเหมาะที่สุด↔ เปรียบเทียบ
- อัลกอริทึม Slime Mouldการหาค่าเหมาะที่สุด↔ เปรียบเทียบ