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The procedures make use of different sinusoidal and cosinusoidal parameters to Enhance the algorithm’s functionality. The performance of MTV-SCA was evaluated making use of benchmark features of CEC 2018 and when compared to condition-of-the-art, very well-established, CEC 2017 winner algorithms and recent optimization algorithms. the final results display that the MTV-SCA outperforms the standard SCA and various optimization algorithms with regard to convergence speed, accuracy, and the aptitude to prevent premature convergence. In addition, the Friedman and Wilcoxon signed-rank checks were employed to statistically evaluate the experimental results, validating which the MTV-SCA significantly surpasses other comparative algorithms. The real-environment applicability of the algorithm is usually shown by optimizing six non-convex constrained optimization issues in engineering layout. The experimental outcomes point out that MTV-SCA can properly cope with complicated optimization problems.

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