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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ) :
Der Artikel beschreibt die Prinzipien, Methoden und Möglichkeiten der Anwendung des elektromagnetischen Algorithmus bei verschiedenen Optimierungsproblemen. Der EM-Algorithmus ist ein effizientes Optimierungswerkzeug, das mit großen Datenmengen und mehrdimensionalen Funktionen arbeiten kann.
Der elektromagnetismusähnliche (ЕМ) Algorithmus ist ein relativ neuer metaheuristischer Suchalgorithmus der auf der Simulation des Verhaltens von elektromagnetischen Teilchen im physikalischen Raum basiert und erstmals von I. Birbil und S.С. Fang im Jahr 2003 vorgestellt wurde. Er wird als evolutionärer Algorithmus mit zufälligem Rauschen und einer Population beschrieben, die auf der elektromagnetischen Kraft der Wechselwirkung zwischen geladenen Teilchen basiert.
Dieser Algorithmus wurde durch den Mechanismus der Anziehung und Abstoßung von Ladungen in der Theorie des Elektromagnetismus inspiriert, um nicht-lineare Optimierungsprobleme ohne Einschränkungen auf einen kontinuierlichen Bereich zu lösen. Aufgrund seiner Fähigkeit, komplexe globale Optimierungsprobleme zu lösen, wird EM in vielen Bereichen als Optimierungswerkzeug eingesetzt.
Autor: Andrey Dik