Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)"
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Novo artigo Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA) foi publicado:
O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
Neste artigo, apresenta-se um algoritmo de otimização baseado na lei da gravidade de Newton: "Cada partícula no Universo atrai qualquer outra partícula com uma força diretamente proporcional ao produto de suas massas e inversamente proporcional ao quadrado da distância entre elas". No algoritmo proposto, os agentes de busca são representados como um conjunto de massas que interagem entre si com base na gravidade newtoniana e nas leis do movimento. Além disso, todos os agentes podem trocar informações entre si, independentemente de sua localização no espaço de busca, por meio de uma força atrativa que depende da massa (calculada a partir dos valores da função objetivo) e da distância entre eles.
Os agentes são considerados como objetos e sua capacidade de adaptação é medida por suas massas. Em sua forma geral (quando as configurações do algoritmo se aproximam das leis físicas reais), todos esses objetos são atraídos uns pelos outros por uma força gravitacional, e essa força provoca um movimento global de todos os objetos em direção aos objetos com maior massa. Portanto, as massas interagem usando uma forma direta de conexão, através da força gravitacional.
No GSA clássico, cada partícula possui três tipos de massa:
Na maioria dos casos, é conveniente e adequado igualar esses conceitos do ponto de vista da simplificação do código e dos cálculos, bem como da eficiência das capacidades de busca do algoritmo. Portanto, no algoritmo, usaremos apenas uma massa, em vez de três.
Figura 1. Força gravitacional, aceleração e velocidade.
A posição das partículas fornece a solução do problema, enquanto a função de adaptação é usada para calcular as massas. O algoritmo possui duas etapas: reconhecimento e exploração. Esse algoritmo utiliza as capacidades de reconhecimento no início para evitar o problema de ficar preso em um ótimo local e, em seguida, explora as áreas de extremos.
Autor: Andrey Dik