記事「母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA)」についてのディスカッション

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本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。

群鳥アルゴリズム(Bird Swarm Algorithm: BSA)は、鳥の群れの社会的相互作用と行動に基づく群知能を利用した、バイオインスパイアされたエキサイティングな進化アルゴリズムです。2015年にMengらによって開発されたBSAは、鳥の行動の3つの重要な側面、すなわち飛行、採餌 、警戒を組み合わせた独自の最適化アプローチです。 それぞれ「鳥」が個別の戦術と戦略を持つ電子の群れの中で、アルゴリズムによる知性と創造性に満ちた、集団的相互作用のユニークなシステムが生まれます。ここで重要なのは、個体の努力だけでなく、最適化という共通の目標に向かって協力し、交流し、支え合う能力です。  

BSAの個人によって検索戦略は異なるかもしれません。鳥は飛行、警戒、採餌行動をランダムに切り替えることができます。バイオニックデザインアルゴリズムには、全体の適応度と個体の適応度に基づく採食が含まれます。鳥はまた、群れの中心に移動しようとしたり（これは他の鳥との競争につながる）、群れから離れようとしたりします。鳥の行動には、定期的な飛行や移動、生産者と乞食の役割の切り替えなどがあります。BSAの世界では、ある反復における各個体が独自の探索戦略を持つため、アルゴリズムが多面的になり、その力を発揮することができます。

作者: Andrey Dik

 
どのAOが最も早く収束するか（FFの計算回数）？どこに収束するかは問題ではない。最小ステップであれば。
 
fxsaber #:
どのAOが最も早く収束するか（FFの計算回数）？どこに収束するかは問題ではない。最小ステップ数であれば。
上位5つのどれでも、非常に早く収束する。
 
Andrey Dik #:
トップ5のどれでも、非常に収束が早い。

速さの数値がないのが残念だ。

 
fxsaber #:

クイックネスに数値がないのが残念だ。

何度かテストを行い、各エポックでのFF値を保存し、対応する各エポックでの平均的な改善を計算すればいい。もちろん、変数の数によって値は異なるだろう。これは、「収束速度」の数値指標に非常にうるさい場合である。

3つのテスト関数(10個のパラメータ)の最初のテストでは、リストのトップ5は、100回目のエポック(母集団50)のあたりで、すでに理論上の最大値に非常に近くなります。

 
Andrey Dik #:

もちろん、テストを何度か実行し、各エポックでのFF値を保存し、対応する各エポックでの平均改善度を計算することもできる。もちろん、変数の数によって指標は異なる。これは、「収束速度」の数値指標に非常にうるさい場合である。

3つのテスト関数(10個のパラメータ)のそれぞれの最初のテストにおいて、リストのトップ5は、(母集団が50の)100番目のエポック あたりですでに理論上の最大値に非常に近くなる。

~5000FF？

 
fxsaber #:

~5000FF？

はい、50回目のエポックでも、すでに理論上の最大値の70～80％程度です。

もちろん、これはパラメータ・ステップを0にした場合です（私がテストするときにそうしています）。ステップを0からずらすと、収束はさらに高くなります。

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