Diskussion zum Artikel "Chaos-Optimierungsalgorithmus (COA): Fortsetzung"
MetaQuotes:
Es ist überraschend zu sehen, dass, wenn die verschiedenen Methoden kombiniert werden, es erzeugt eine Art von statischen wie die der alten Fernseher, und dass wie sie in gewisser Weise diese zeigt eine Art von "Lärm" oder Chaos, die in ja aufgezeichnet bleibt, muss durch die gleiche Tatsache, wie die kleinen anfänglichen Variationen durch die Empfindlichkeit bestimmt am Ende verändern völlig das Endergebnis, in Wahrheit, dass wir unbedeutend sind, sehr guter Artikel sein.
Veröffentlichter Artikel Chaos-Optimierungsalgorithmus (COA): Fortsetzung:
Autor: Andrey Dik
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Neuer Artikel Chaos-Optimierungsalgorithmus (COA): Fortsetzung :
Im vorangegangenen Artikel haben wir die chaotische Optimierungsmethode vorgestellt und einige der in diesem Algorithmus enthaltenen Methoden analysiert. In diesem Artikel werden wir die Analyse der übrigen Methoden abschließen und direkt zum Testen des Algorithmus mit Testfunktionen übergehen.
Bei dieser Implementierung verwendet die chaotische Optimierungsmethode deterministisches Chaos, um den Lösungsraum zu erkunden. Das Schlüsselprinzip ist die Verwendung von drei verschiedenen chaotischen Abbildungen (logistische, Sinus- und Tent-Abbildung), um Sequenzen zu erzeugen, die Pseudo-Zufälligkeit und Ergodizität aufweisen. Der Algorithmus läuft in drei Phasen ab: eine anfängliche chaotische Suche, eine Verfeinerung der Lösung mithilfe der gewichteten Gradientenmethode und eine abschließende lokale Suche mit adaptiver Eingrenzung des Bereichs.
Ich möchte besonders auf die Visualisierung der Funktionsweise des Algorithmus aufmerksam machen: Die Kombination der verschiedenen verwendeten Suchmethoden erzeugt einen ungewöhnlichen visuellen Effekt.
Autor: Andrey Dik