Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de enjambre de aves (Bird Swarm Algorithm, BSA)"
Podrías hacerlo, hacer varias series de pruebas, guardar los valores de FF en cada época, calcular la mejora media en cada época correspondiente. Por supuesto, habrá valores diferentes para cada número de variables. Esto si te pones muy quisquilloso con los indicadores numéricos de "velocidad de convergencia".
En cada primera prueba para las tres funciones de prueba (10 parámetros), el Top 5 de la lista estará muy cerca del máximo teórico ya alrededor de la 100ª época (con una población de 50).
Por supuesto, puede hacerlo, hacer varias series de pruebas, guardar los valores FF en cada época, calcular la mejora media en cada época correspondiente. Por supuesto, para cada número de variables habrá diferentes indicadores. Eso si eres muy quisquilloso con los indicadores numéricos de "velocidad de convergencia".
En cada primera prueba para las tres funciones de prueba (10 parámetros), el Top 5 de la lista estará muy cerca del máximo teórico ya alrededor de la 100ª época (con una población de 50).
~¿5000 FF?
Sí. Incluso en 50th epoch ya será de alrededor de 70-80% del máximo teórico.
Bueno, esto es, por supuesto, con el parámetro paso 0 (como se hace por mí cuando las pruebas). Si el paso es diferente de 0, la convergencia es aún mayor.
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Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de enjambre de aves (Bird Swarm Algorithm, BSA):
El artículo analiza un algoritmo BSA basado en el comportamiento de las aves, que se inspira en las interacciones colectivas de bandadas de aves en la naturaleza. Las diferentes estrategias de búsqueda de individuos en el BSA, que incluyen el cambio entre el comportamiento de vuelo, la vigilancia y la búsqueda de alimento, hacen que este algoritmo sea multidimensional. El algoritmo usa los principios del comportamiento de las bandadas, la comunicación, la adaptabilidad, el liderazgo y el seguimiento de las aves para encontrar con eficacia soluciones óptimas.
El Bird Swarm Algorithm (BSA) es un apasionante algoritmo evolutivo bioinspirado que utiliza la inteligencia de enjambre, y se basa en las interacciones sociales y el comportamiento de las bandadas de pájaros. Desarrollado por Meng y sus colegas en 2015, el BSA supone un enfoque de optimización único que integra tres aspectos clave del comportamiento de las aves: el vuelo, la búsqueda de alimento y la vigilancia. Entre las bandadas electrónicas, donde cada "pájaro" posee tácticas y estrategias individuales, generando un sistema único de interacción colectiva, lleno de inteligencia algorítmica y creatividad. Aquí no solo resultan importantes los esfuerzos personales, sino también la capacidad de cooperar, compartir y apoyarse mutuamente en la persecución de un objetivo común de optimización.
Different individuals in the BSA may have different search strategies. Birds can randomly switch between flight, vigilance and foraging behavior. The bionic design algorithm includes foraging based on global and individual fitness. Birds also try to move to the center of the population (which can lead to competition with other birds) or to move away from the flock. Bird behavior includes regular flight and migration, as well as switching between the roles of producer and beggar. In the BSA world, each individual at a given iteration has its own search strategy, making the algorithm multifaceted and capable of exerting its power.Los distintos individuos del BSA pueden tener estrategias de búsqueda diferentes. Las aves pueden alternar de forma aleatoria entre el comportamiento de vuelo, la vigilancia y la búsqueda de alimento. El algoritmo de diseño biónico consiste en buscar alimentos basándose en la adaptación global e individual. Las aves también intentan desplazarse al centro de la población, lo cual puede provocar competencia con otras aves, o bien alejarse de la bandada. El comportamiento de las aves incluye el vuelo habitual y la migración, así como el cambio entre los papeles de «productor» y «mendigo». En el mundo de BSA, cada individuo en esa iteración concreta tiene su propia estrategia de búsqueda, lo cual hace que este algoritmo sea multidimensional y pueda exhibir su potencia.
Autor: Andrey Dik