引言
本文介绍一种新的基于足球队的训练方法的优化算法——足球队训练算法Football team training algorithm,FTTA来解决优化问题。该成果于2024年1月在线发表、2024年7月正式发表在著名的中科院1区SCI期刊Expert Systems with Applications。
足球队训练算法(FTTA)是通过模拟高水平足球训练班中球员的行为来实现的。通常,一个足球训练班分为三个部分:集体训练、小组训练和个人额外训练。具体行为和公式如下:
1.集体训练:训练开始时,队员们在教练员的指导下进行集体训练。将球员分为四种不同类型:追随者、发现者、思考者和波动者。在每次迭代中,将随机改变自己的类型。
追随者:
发现者:
思考者:
波动者
2.小组训练:集体训练完成后,足球训练过程进入分组训练阶段,教练员根据球员的特点(每个维度都是一个特征值)将球员分为前锋、中场、后卫和守门员四类。
3.个人额外训练
原文作者通过对CEC2005和CEC2020两组测试函数的测试,所提出的优化算法(FTTA)取得了最好的效果,远远超过了传统的灰狼优化(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)等算法。在工程问题中也取得有益的成绩。
参考文献
Zhirui Tian, Mei Gai,Football team training algorithm: A novel sport-inspired meta-heuristic optimization algorithm for global optimization, Expert Systems with Applications, Volume 245, 2024,123088.
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