Este artículo presenta un estudio en profundidad y una evaluación del rendimiento del algoritmo de optimización de enjambre de gatos (CSO). El CSO es un enfoque de optimización robusto y potente basado en enjambres que ha recibido comentarios muy positivos desde su aparición. Ha abordado muchos problemas de optimización, y se han introducido muchas variantes del mismo. Sin embargo, la literatura carece de un estudio detallado o de una evaluación del rendimiento en este sentido. Por lo tanto, este documento es un intento de revisar todos estos trabajos, incluyendo sus desarrollos y aplicaciones, y agruparlos en consecuencia. Además, CSO se prueba con 23 funciones de referencia clásicas y 10 funciones de referencia modernas (CEC 2019). A continuación, los resultados se comparan con tres nuevos y potentes algoritmos de optimización, a saber, el algoritmo de la libélula (DA), el algoritmo de optimización de la mariposa (BOA) y el optimizador dependiente de la aptitud (FDO). Estos algoritmos se clasifican según la prueba de Friedman, y los resultados muestran que CSO ocupa el primer lugar en general. Por último, se emplean enfoques estadísticos para confirmar aún más el rendimiento superior del algoritmo CSO.
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