Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)"
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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC) :
In diesem Artikel werden wir den Algorithmus eines künstlichen Bienenvolkes untersuchen und unser Wissen durch neue Prinzipien zur Untersuchung funktionaler Räume ergänzen. In diesem Artikel werde ich meine Interpretation der klassischen Version des Algorithmus vorstellen.
Die Idee des Algorithmus basiert auf dem Verhalten der Bienen bei der Suche nach Orten, an denen sie so viel Nektar wie möglich bekommen können. Zunächst fliegen alle Bienen aus dem Bienenstock in eine zufällige Richtung, um als Kundschafterbienen Gebiete zu finden, in denen es Nektar gibt. Danach kehren die Bienen zum Bienenstock zurück und teilen den anderen auf besondere Weise mit, wo und wie viel Nektar sie gefunden haben.
Die Arbeitsbienen werden zu den Fundorten geschickt. Je mehr Nektar in diesem Gebiet zu finden sein soll, desto mehr Bienen fliegen in diese Richtung. Die Kundschafterbienen fliegen wieder weg, um nach anderen Gebieten zu suchen, aber schon in der Nähe der gefundenen Gebiete. So werden alle Bienen in zwei Arten unterteilt: Arbeitsbienen, die Nektar sammeln, und Kundschafterbienen, die neue Gebiete erkunden. Die Nektarsammelgebiete haben einen Wert, der der Menge an Nektar entspricht, die sie enthalten. Regionen eines niedrigeren Ranges werden relativ zu einer Region eines höheren Ranges entlang einer Linie verschoben, die durch die Zentren der Regionen verläuft.
Die Verteilung der Arbeitsbienen nach Regionen ist in Abbildung 1 schematisch dargestellt.
Abb. 1. Die Anzahl der Bienen in den Gebieten hängt von der Rangfolge der Gebiete ab
Autor: Andrey Dik