الگوریتم جستجوی گرانشی با همسایگی نزدیکترین-بهتر برای حل مسائل بهینه سازی چندمدی

الگوریتم جستجوی گرانشی، یک روش بهینه سازی ساده و کارامد است که اخیرا برای حل مسائل بهینه سازی تک هدفه ارائه شده است. در این مقاله، برای اولین بار ساختار همسایگی نزدیکترین-بهتر در الگوریتم های هوش جمعی تعریف شده و سپس در الگوریتم جستجوی گرانشی برای حل مسائل بهینه سازی چندمدی استفاده شده است. برای این منظور، ابتدا دو ساختار همسایگی "نزدیکترین-بهتر توپولوژیکی" و "نزدیکترین-بهتر مبتنی بر فاصله" تعریف شده، سپس این دو ساختار به طور مجزا در الگوریتم جستجوی گرانشی استفاده شده و دو نسخه ی مختلف از الگوریتم جستجوی گرانشی برای حل مسائل بهینه سازی چندمدی ارائه می شود. برای بررسی کارایی الگوریتم های پیشنهادی، یک ارزیابی تجربی روی چندین تابع محک چندمدی استاندارد صورت گرفته است. نتایج این آزمایشات نشان می دهد که الگوریتم های پیشنهادی می توانند نتایج خوبی نسبت به سایر الگوریتم های بهینه ساز چندمدی به دست آورند.