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The methods use distinct sinusoidal and cosinusoidal parameters to Increase the algorithm’s effectiveness. The success of MTV-SCA was evaluated employing benchmark features of CEC 2018 and when compared with point out-of-the-art, nicely-established, CEC 2017 winner algorithms and up to date optimization algorithms. the effects show which the MTV-SCA outperforms the normal SCA and also other optimization algorithms with regards to convergence speed, accuracy, and the potential to stay away from premature convergence. Furthermore, the Friedman and Wilcoxon signed-rank assessments had been employed to statistically examine the experimental final results, validating which the MTV-SCA substantially surpasses other comparative algorithms. the true-entire world applicability of this algorithm is also shown by optimizing 6 non-convex constrained optimization problems in engineering layout. The experimental outcomes show that MTV-SCA can effectively cope with sophisticated optimization worries.

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