Diskussion zum Artikel "Neuroboids Optimierungsalgorithmus (NOA)"

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Neuer Artikel Neuroboids Optimierungsalgorithmus (NOA) :

Eine neue bioinspirierte Metaheuristik zur Optimierung, NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), kombiniert die Prinzipien der kollektiven Intelligenz und der neuronalen Netze. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden verwendet der Algorithmus eine Population von selbstlernenden „Neuroboiden“, von denen jeder sein eigenes neuronales Netz hat, das seine Suchstrategie in Echtzeit anpasst. Der Artikel zeigt die Architektur des Algorithmus, die Mechanismen des Selbstlernens der Agenten und die Aussichten für die Anwendung dieses hybriden Ansatzes auf komplexe Optimierungsprobleme.

Stellen Sie sich vor, Sie gehen nach dem Regen durch den Garten. Regenwürmer gibt es überall – einfache Lebewesen mit einem primitiven Nervensystem. Sie haben nicht die Fähigkeit, in unserem Sinne zu „denken“, aber irgendwie finden sie ihren Weg durch schwieriges Terrain, vermeiden Gefahren, finden Nahrung und Partner. Ihre winzigen Gehirne enthalten nur ein paar tausend Neuronen, aber sie existieren seit Millionen von Jahren. So wurde die Idee der Neuroboide geboren.

Wie wäre es, wenn wir die Einfachheit eines Wurms mit der Kraft der kollektiven Intelligenz kombinieren würden? In der Natur erzielen einfache Organismen unglaubliche Ergebnisse, wenn sie zusammenarbeiten – Ameisen bilden komplexe Kolonien, Bienen lösen Optimierungsprobleme beim Nektarsammeln, und Vogelschwärme bilden komplexe dynamische Strukturen ohne zentrale Steuerung.

Meine Neuroboide sind wie diese Regenwürmer. Jeder hat sein eigenes kleines neuronales Netz – keine riesige Architektur mit Millionen von Parametern, sondern nur ein paar Neuronen am Eingang und Ausgang. Sie kennen nicht den gesamten Suchraum, sie sehen nur ihre lokale Umgebung. Wenn ein Wurm einen fruchtbaren, nährstoffreichen Fleck Erde findet, zieht es nach und nach andere dorthin. Aber sie folgen nicht einfach blindlings – jeder behält seine eigene Individualität, seine eigene Bewegungsstrategie bei. Die Neuroboiden müssen nicht alle mathematischen Aspekte der Optimierung kennen. Sie lernen selbständig, durch Versuch und Irrtum. Wenn einer von ihnen eine gute Lösung findet, kopieren die anderen nicht einfach seine Koordinaten, sondern lernen zu verstehen, warum diese Lösung gut ist und wie sie selbst dorthin gelangen können.

Autor: Andrey Dik