Discussão do artigo "Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, Box-Muller"
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Novo artigo Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, Box-Muller foi publicado:
Este artigo apresenta uma imersão fascinante no mundo do comportamento social de organismos vivos e sua influência na criação de um novo modelo matemático — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploramos como os princípios de liderança, vizinhança e cooperação, observados em sociedades de seres vivos, inspiram o desenvolvimento de algoritmos de otimização inovadores.
Na natureza, há muitos exemplos de comportamento em grupo, no qual os organismos se unem em sociedades para aumentar suas chances de sobrevivência e inovação. Esse fenômeno, observado no reino animal, nas sociedades humanas e em outras formas de vida, tornou-se objeto de estudos fascinantes para biólogos evolucionistas e filósofos sociais. Como resultado do estudo dessas sociedades, foi desenvolvido um modelo de computação que imita seu funcionamento bem-sucedido em relação a determinados objetivos. Esses modelos, como a otimização por enxame de partículas e a otimização por colônia de formigas, demonstram a eficácia do trabalho em grupo na resolução de problemas de otimização.
Neste artigo, examinamos o conceito de estrutura social e sua influência nos processos de tomada de decisão em grupos. Apresentamos também um modelo matemático baseado nos princípios de comportamento social e interação em sociedades, que pode ser aplicado para alcançar a otimização global. Denominado ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization), esse modelo considera a influência do ambiente na tomada de decisões em grupo, incluindo liderança, vizinhança e autoorganização. O algoritmo "Adaptive Social Behavior Optimization" (ASBO) foi proposto por Manojo Kumar Singh e publicado em 2013 nos anais da conferência Proceedings of ICAdC, AISC 174, sob a edição de Aswatha Kumar M. et al.
Autor: Andrey Dik