이 문서에서는 다양한 최적화 문제에서 전자기 알고리즘을 사용하는 원리, 방법 및 그 가능성에 대해 알아봅니다. EM 알고리즘은 대량의 데이터와 다차원 함수를 다룰 수 있는 효율적인 최적화 도구입니다.
전자기 유사(ЕМ) 알고리즘은 비교적 새로운 메타 휴리스틱 검색 알고리즘입니다.물리적 공간에서 전자기 입자 움직임의 시뮬레이션을 기반으로 하며, I. Birbil과 S.С.에 의해 처음 소개되었습니다. 2003년 Fang. 이는 하전 입자 간의 상호작용의 전자기력에 기반한 무작위적인 노이즈와 모집단으로 구성된 진화 알고리즘으로 설명됩니다.
이 알고리즘은 연속 영역에서 제한 없이 비선형 최적화 문제를 해결하기 위해 전자기학 이론의 전하 인력 및 반발 메커니즘에서 영감을 얻은 것으로 복잡한 글로벌 최적화 문제를 해결할 수 있는 능력 덕분에 EM은 여러 분야에서 최적화 도구로 널리 사용되고 있습니다.
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전자기 유사(ЕМ) 알고리즘은 비교적 새로운 메타 휴리스틱 검색 알고리즘입니다.물리적 공간에서 전자기 입자 움직임의 시뮬레이션을 기반으로 하며, I. Birbil과 S.С.에 의해 처음 소개되었습니다. 2003년 Fang. 이는 하전 입자 간의 상호작용의 전자기력에 기반한 무작위적인 노이즈와 모집단으로 구성된 진화 알고리즘으로 설명됩니다.
이 알고리즘은 연속 영역에서 제한 없이 비선형 최적화 문제를 해결하기 위해 전자기학 이론의 전하 인력 및 반발 메커니즘에서 영감을 얻은 것으로 복잡한 글로벌 최적화 문제를 해결할 수 있는 능력 덕분에 EM은 여러 분야에서 최적화 도구로 널리 사용되고 있습니다.작성자: Andrey Dik