Portia spider algorithm: an evolutionary computation approach for engineering application خوارزمية العنكبوت البورتيا: نهج حساب تطوري للتطبيق الهندسي Algorithme Portia Spider : une approche de calcul évolutive pour une application d'ingénierie Algoritmo Portia Spider: un enfoque de computación evolutiva para aplicaciones de ingeniería

Abstract The Portia spider, a notable member of the jumping spider family (Salticidae), is widely recognized for its intricate hunting strategies and remarkable problem-solving prowess. Several species fall under the "Portia" genus, with habitats spanning regions in Africa, Asia, and Australia. Demonstrating the ability to tackle new challenges, these spiders can learn and adapt their strategies based on prior experiences. This study introduces the Portia Spider Algorithm (PSA), a swarm-based technique inspired by the unique predatory strategies of the Portia spider. We conducted rigorous assessments of PSA performance against 23 classical test functions, 29 CEC2017 test cases, and 5 engineering optimization tasks. To demonstrate the effectiveness of the PSA, outcomes were juxtaposed with those of renowned algorithms. This paper explores the mechanics, advantages, and potential applications of PSA within the vast domain of computational optimization. Graphical Abstract يُعرف عنكبوت بورشيا، وهو عضو بارز في عائلة العنكبوت القافز (Salticidae)، على نطاق واسع باستراتيجيات الصيد المعقدة وبراعة حل المشكلات الرائعة. تندرج العديد من الأنواع تحت جنس "بورشيا"، مع موائل تمتد عبر مناطق في أفريقيا وآسيا وأستراليا. من خلال إظهار القدرة على مواجهة التحديات الجديدة، يمكن لهذه العناكب تعلم استراتيجياتها وتكييفها بناءً على التجارب السابقة. تقدم هذه الدراسة خوارزمية عنكبوت بورشيا (PSA)، وهي تقنية قائمة على السرب مستوحاة من الاستراتيجيات المفترسة الفريدة لعنكبوت بورشيا. أجرينا تقييمات صارمة لأداء محلل نظام التحفيز مقابل 23 وظيفة اختبار كلاسيكية، و 29 حالة اختبار CEC2017، و 5 مهام تحسين هندسي. لإثبات فعالية مستضد البروستاتا النوعي، تم وضع النتائج جنبًا إلى جنب مع نتائج الخوارزميات الشهيرة. تستكشف هذه الورقة الآليات والمزايا والتطبيقات المحتملة لمستضد البروستاتا النوعي ضمن المجال الواسع للتحسين الحسابي. الملخص الرسومي Résumé L'araignée Portia, un membre notable de la famille des araignées sauteuses (Salticidae), est largement reconnue pour ses stratégies de chasse complexes et ses prouesses remarquables en matière de résolution de problèmes. Plusieurs espèces appartiennent au genre « Portia », avec des habitats couvrant des régions d'Afrique, d'Asie et d'Australie. Démontrant leur capacité à relever de nouveaux défis, ces araignées peuvent apprendre et adapter leurs stratégies en fonction d'expériences antérieures. Cette étude présente l'algorithme Portia Spider (PSA), une technique basée sur les essaims inspirée par les stratégies prédatrices uniques de l'araignée Portia. Nous avons effectué des évaluations rigoureuses des performances de PSA par rapport à 23 fonctions de test classiques, 29 cas de test CEC2017 et 5 tâches d'optimisation d'ingénierie. Pour démontrer l'efficacité du PSA, les résultats ont été juxtaposés à ceux d'algorithmes renommés. Cet article explore la mécanique, les avantages et les applications potentielles de PSA dans le vaste domaine de l'optimisation informatique. Résumé graphique Resumen La araña Portia, un miembro notable de la familia de las arañas saltadoras (Salticidae), es ampliamente reconocida por sus intrincadas estrategias de caza y su notable destreza para resolver problemas. Varias especies pertenecen al género "Portia", con hábitats que abarcan regiones de África, Asia y Australia. Demostrando la capacidad de enfrentar nuevos desafíos, estas arañas pueden aprender y adaptar sus estrategias en función de experiencias previas. Este estudio presenta el algoritmo de la araña Portia (PSA), una técnica basada en enjambres inspirada en las estrategias depredadoras únicas de la araña Portia. Realizamos evaluaciones rigurosas del rendimiento de PSA contra 23 funciones de prueba clásicas, 29 casos de prueba CEC2017 y 5 tareas de optimización de ingeniería. Para demostrar la efectividad del PSA, los resultados se yuxtapusieron con los de algoritmos de renombre. Este artículo explora la mecánica, las ventajas y las aplicaciones potenciales de PSA dentro del vasto dominio de la optimización computacional.