Diskussion zum Artikel "Blood inheritance optimization (BIO)"

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Neuer Artikel Blood inheritance optimization (BIO) :

Ich stelle Ihnen meinen neuen Algorithmus zur Populationsoptimierung vor – Blood Inheritance Optimization (BIO), inspiriert durch das menschliche Blutgruppenvererbungssystem. Bei diesem Algorithmus hat jede Lösung ihre eigene „Blutgruppe“, die bestimmt, wie sie sich weiterentwickelt. Wie in der Natur, wo die Blutgruppe eines Kindes nach bestimmten Regeln vererbt wird, erhalten neue Lösungen in BIO ihre Eigenschaften durch ein System von Vererbung und Mutationen.

Jeder von uns trägt eine einzigartige Kombination in seinen Adern, die er von seinen Eltern geerbt hat. So wie die Blutgruppen die Kompatibilität bei Transfusionen bestimmen, könnten sie bestimmen, wie die Parameter bei der Optimierung übertragen und mutiert werden. Diese Idee gefiel mir und ich beschloss, darauf zurückzukommen, wenn ich Zeit für Recherchen habe. Nach der Durchführung von Experimenten wurde der Algorithmus „Blood Inheritance Optimization“ (BIO) geboren – eine Methode, die die natürlichen Gesetze der Blutgruppenvererbung als Metapher für die Verwaltung der Evolution von Entscheidungen nutzt. In dem Algorithmus entwickelten sich die vier Blutgruppen zu vier verschiedenen Strategien für die Mutation von Parametern, und die Gesetze der Vererbung bestimmten, wie die Nachkommen die Merkmale ihrer Eltern erwerben und verändern.

Wie in der Natur ist die Blutgruppe eines Kindes nicht einfach ein Durchschnitt der Blutgruppen der Eltern, sondern unterliegt genetischen Gesetzen. In BIO werden die Parameter neuer Lösungen durch ein System von Vererbung und Mutationen gebildet. Jede Blutgruppe bringt ihre eigene Herangehensweise an die Erforschung des Lösungsraums mit sich: von der konservativen Beibehaltung der besten gefundenen Werte bis hin zu radikalen Mutationen, die neue vielversprechende Bereiche und Richtungen für die weitere Erforschung des Lösungsraums eröffnen.

In diesem Artikel möchte ich die Grundsätze des BIO-Algorithmus erläutern, der biologische Inspiration mit algorithmischer Strenge verbindet, und Testergebnisse zu Funktionen liefern, die wir bereits kennen. Lassen Sie uns das also tun.

Autor: Andrey Dik