Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus"
Nochmals vielen Dank für einen weiteren Algorithmus!
Es wäre gut, zu markieren.
Ich möchte mich mit der Gemeinschaft beraten.
Andere erstaunliche Algorithmen warten darauf, an die Reihe zu kommen. Die Vergleichstabelle wird zu groß für eine bequeme Betrachtung und Analyse, ich denke, ich sollte die schwächsten Algorithmen aus der Tabelle herausnehmen, aber andererseits möchte ich sie nicht aus den Augen verlieren.
Vielleicht könnte ich auch eine andere Visualisierung machen.
Generell freue ich mich über Ihre Kommentare und Vorschläge.
Ich hoffe, dass meine Artikel den Händlern als Ideen- und Inspirationsquelle dienen, dass sie helfen, gewöhnliche Dinge mit einem neuen, frischen Blick zu betrachten, und dass sie bei der Auswahl der geeigneten Instrumente für die Suche nach komplexen Zusammenhängen helfen, Ziele zu erreichen und neue, beeindruckende Erfolge zu erzielen.
Schauen Sie sich die Seiten an, auf denen im Laufe der Jahre die erfolgreichsten Methoden zur Visualisierung von Vergleichsdaten entwickelt wurden.
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Ja, ein Balkendiagramm (Histogramm) ist eine gute Möglichkeit, die zu vergleichenden Daten darzustellen, kein Problem.
Ich meinte, vielleicht lohnt es sich, zusätzlich zum allgemeinen Histogramm auch für jeden Test (und es gibt 9 davon) ein eigenes zu erstellen. Eine farbige Tabelle ist gut und ermöglicht es, die Besonderheiten der einzelnen Algorithmen klar zu erkennen, aber sie vermittelt keine Vorstellung davon, inwieweit sie sich von Disziplin zu Disziplin unterscheiden.
Und obwohl ich nur ehrliche Algorithmen anführe (auch wenn einige von ihnen es nicht waren, werden sie überarbeitet), kann es immer noch einige geben, die die Wiederholbarkeit von Testfunktionen als "Waffe" einsetzen können.
Kürzlich bin ich auf einen solchen Algorithmus gestoßen. Die Autoren haben die Suche nach dem Minimum der Rastrigin-Funktion verwendet, aber es ist absolut sicher, dass der Min-Glob in [0,0] liegt (genau in der Mitte des Funktionsdefinitionsbereichs), was zu der imaginären "Coolness" eines solchen Algorithmus führt.
Deshalb arbeite ich an der Idee, die Prüfmethodik zu überarbeiten, um die Duplizierung von zweidimensionalen Funktionen in einem mehrdimensionalen Raum loszuwerden und gleichzeitig die Möglichkeit zu erhalten, den Prüfprozess zu visualisieren - und das ist eine sehr schwierige Frage, wie es auf den ersten Blick scheinen mag.
Andrej, woher hast du das?
Das ist eine Frage, die dich beschäftigt.
Ich habe ein Team von Gaming-Toppern, die aufgrund zahlreicher Nachfragen nicht in der Lage waren, mymail zu sperren.
Ich weiß nicht, wohin ich mit diesen einmaligen Dingen gehen soll.
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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus :
In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert - der Algorithmus der spiralförmigen dynamischen Optimierung (SDO). Ich habe den von den Autoren vorgeschlagenen Algorithmus gründlich überarbeitet und verändert. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit dieser Änderungen.
Die Spiralförmige Dynamische Optimierung (Spiral Dynamics Optimization, SDO) ist einer der einfachsten physikalischen Algorithmen, der 2011 von Tamura und Yasuda vorgeschlagen und anhand des logarithmischen Spiralphänomens in der Natur entwickelt wurde. Der Algorithmus ist einfach und hat nur wenige Kontrollparameter. Darüber hinaus verfügt der Algorithmus über eine hohe Rechengeschwindigkeit, lokale Suchmöglichkeiten, Diversifizierung in einem frühen Stadium und Intensivierung in einem späteren Stadium.
In der Natur gibt es viele Spiralen, wie Galaxien, Polarlichter, Tierhörner, Tornados, Muscheln, Schnecken, Ammoniten, Chamäleonschwänze oder Seepferdchen. Spiralen sind auch in der antiken Kunst zu sehen, die von der Menschheit zu Beginn ihrer Existenz geschaffen wurde. Im Laufe der Jahre haben mehrere Forscher Anstrengungen unternommen, um die Abläufe und die Komplexität von Spiralen zu verstehen und Spiralgleichungen und Algorithmen zu entwickeln. Ein in der Natur häufig vorkommendes Spiralphänomen ist die logarithmische Spirale, die in Galaxien und tropischen Wirbelstürmen zu beobachten ist. Diskrete logarithmische Spiralgenerierungsprozesse wurden als effizientes Suchverhalten in Metaheuristiken implementiert, was die Entwicklung eines spiralförmigen dynamischen Optimierungsalgorithmus inspirierte.
In der Natur vorkommende Muster, so genannte sichtbare Spiralsequenzen, stellen Pflanzen, Bäume, Wellen und viele andere Formen dar. Visuelle Muster in der Natur können mit Hilfe der Chaostheorie, Fraktalen, Spiralen und anderen mathematischen Konzepten modelliert werden. In einigen natürlichen Mustern sind Spiralen und Fraktale eng miteinander verwandt. Die Fibonacci-Spirale zum Beispiel ist eine Variante der logarithmischen Spirale, die auf dem Goldenen Schnitt und den Fibonacci-Zahlen basiert. Da sie logarithmisch ist, sieht die Kurve in jedem Maßstab gleich aus und kann auch als Fraktal betrachtet werden.
Autor: Andrey Dik