記事「人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)：テストと結果」についてのディスカッション

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この記事では、人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)の探索を続け、コードの詳細を掘り下げるとともに、残りのメソッドについて考察します。ご存じのとおり、このモデルにおける各蜂は個別のエージェントとして表現されており、その行動は内部情報、外部情報、および動機付けの状態に依存します。さまざまな関数を用いてアルゴリズムをテストし、その結果を評価表としてまとめて提示します。

前回の記事では、人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)の動作原理を徹底的に検証することで、その魅力的な世界を掘り下げました。構造体とクラスについて説明し、MovingメソッドとRevisionメソッドとともにアルゴリズムの擬似コードを提示しました。この序章は、アルゴリズムのさらなる研究と理解の基礎となります。

この記事では、引き続きコーディングについて掘り下げ、残りのすべてのメソッドをカバーします。いつものように、アルゴリズムの効率と性能を評価するために、さまざまなテスト関数でテストを実施します。最後に、アルゴリズム作業の結果を評価表にまとめます。

作者: Andrey Dik

 
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著者アンドレイ・ディク

こんにちは、アンドリュー。私はこのアルゴリズムについて10年以上前から知っており、蟻アルゴリズムファミリーの中で最高のものの1つと考えられていました。

結果は期待以下です。

 
quargil34 #:

こんにちは、アンドレイ。私はこのアルゴリズムについて10年以上知っており、蟻アルゴリズムファミリーの中で最高のものの1つと考えられていました。

結果は予想より低かった。

こんにちは。はい、そういうこともあります。例えば、同じPSOでも、人が思っているよりずっと弱いことがわかったりします。また、開発者がアルゴリズムの探索能力を過大評価していると主張しても、実際にはそうでないことが判明する状況もあります。これが私の記事の目的の一つである、最もよく知られた最適化アルゴリズムについて、真実かつ再現可能な結果を提供することである。

ミツバチ」をテーマにしたアルゴリズムにはいくつかのバリエーションがあるが、このアルゴリズムはその中でも最も強力なものの一つである。

 
Andrey Dik #:

そうだね。例えば、同じPSOでも、思っているよりもずっと弱いことが判明する。また、開発者がアルゴリズムの探索能力を過大評価していると主張しても、実際にはそうでないことが判明する状況もあります。これが私の記事の目的の一つである、最もよく知られた最適化アルゴリズムについて、真実で再現可能な結果を提供することである。

ミツバチ」をテーマにしたアルゴリズムにはいくつかのバリエーションがあるが、このアルゴリズムはその中でも最も強力なものの一つである。

Ans（アクロス・ネイバーフッド・サーチ）はその中でも最高峰のものだ。

 
quargil34 #:

Ans（アクロス・ネイバーフッド・サーチ）は、その最たるものだ。

そう、いいんだ。しかし欠点がないわけではない。計算資源が限られている状況では良い結果が出るが、「長期的」に見ると行き詰まる傾向がある。
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