تقدم الدراسة مُحسّن Ruppel’s Fox Optimizer (eRFO)، وهو إصدار متقدم من خوارزمية RFO الأصلية، تهدف إلى التغلب على التحديات مثل التقارب المبكر، وفقدان التنوع، والقدرة المحدودة على التحسين. يدمج eRFO أربعة آليات رئيسية: عامل تحكم تكييفي جيبي لتنظيم شدة الاستكشاف، ومكون فوضوي قائم على خريطة لوجستية للحفاظ على تنوع السكان، واستراتيجية تعلم قائمة على المعارضة…