記事「母集団最適化アルゴリズム：細菌採餌最適化-遺伝的アルゴリズム(BFO-GA)」についてのディスカッション

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本稿では、細菌採餌最適化(BFO)アルゴリズムのアイデアと遺伝的アルゴリズム(GA)で使用される技術を組み合わせ、ハイブリッドBFO-GAアルゴリズムとして最適化問題を解くための新しいアプローチを紹介します。最適解を大域的に探索するために細菌の群れを使い、局所最適解を改良するために遺伝的演算子を使用します。元のBFOとは異なり、細菌は突然変異を起こし、遺伝子を受け継ぐことができるようになっています。

BFO (Bacterial Foraging Optimization、細菌採餌最適化)は、細菌の採食行動にヒントを得た最適化アルゴリズムです。BFOは、2002年にRahul K. Kujurによって提唱されました。遷移、拡散、位置更新という3つの主なメカニズムを用いて細菌の動きがモデル化されます。アルゴリズム内の各細菌は最適化問題の解を表し、餌は最適解に相当します。細菌は探索空間を移動し、最適な餌を探します。

遺伝的アルゴリズム(GA)とは、自然淘汰と遺伝学の原理にヒントを得た最適化アルゴリズムです。1970年代にJohn Hollandによって開発されました。GAでは、最適化問題の解を表す個体の集団を扱います。個体は交配（遺伝情報の結合）と突然変異（遺伝情報の無作為な変化）の操作を受けて新しい世代を作成します。数世代後、GAは最適解を見つけようと努力します。

ハイブリッドBFO-GAアルゴリズムは、両アルゴリズムの長所を兼ね備えています。BFOは局所探索に優れ、収束も早いですが、大域探索では奮闘するかもしれません。一方、GAは大域探索能力に優れていますが、収束が遅く、局所最適解から抜け出しにくくなります。ハイブリッドBFO-GAアルゴリズムは、大域的探索にBFOを使用し、局所最適解の精緻化にGAを使用することで、これらの限界を克服しようとするものです。

作者: Andrey Dik

 
Плюсы:
  1. アルゴリズムの高速化。

速度推定の比較図を追加することを提案する。

 
fxsaber #:

スピード推定値の比較表を追加することを提案する。

いくつかの "But's "がなければ、これは可能だろう：

1.この図は誤解を招く可能性がある。これはアルゴリズム自身の速度であり、問題解決全体ではないからだ。

2.アルゴリズムコードの実行速度は、テストベンチのコードに対応するカウンターを挿入することで簡単に測定できる。アルゴリズムによっては実行に時間がかかるものもあり、そのようなテストに理想的な条件を作り出すのは難しい。

 

大丈夫そうだ。

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