Discussão do artigo "Otimização com neuroboids — Neuroboids Optimization AlgorithmN 2 (NOA2)"

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Novo artigo Otimização com neuroboids — Neuroboids Optimization AlgorithmN 2 (NOA2) foi publicado:

O novo algoritmo autoral de otimização NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) combina os princípios da inteligência de enxame com controle baseado em redes neurais. O NOA2 funde a mecânica do comportamento coletivo dos neuroboids com um sistema neural adaptativo, que permite aos agentes ajustar seu comportamento de forma autônoma durante o processo de busca pelo ótimo. O algoritmo está em fase ativa de desenvolvimento e demonstra potencial para resolver tarefas complexas de otimização.

Talvez eu esteja sendo repetitivo, mas a ideia fundamental do algoritmo de neuroboids consiste em unir duas grandes abordagens: a inteligência coletiva dos algoritmos de enxame e o aprendizado adaptativo das redes neurais.

No algoritmo tradicional de boids (boids), proposto por Craig Reynolds, os agentes seguem três regras simples: coesão (movimento em direção ao centro do grupo), separação (evitar colisões) e alinhamento (ajustar a velocidade com base nos vizinhos). Essas regras resultam em um comportamento coletivo realista, semelhante ao das aves em voo em bando. Os neuroboids expandem esse conceito, equipando cada agente com uma rede neural individual que aprende a partir da experiência adquirida durante a exploração do espaço de busca. Essa rede neural executa duas funções principais:

  1. Controle adaptativo de movimento ajusta a velocidade do agente com base em seu estado atual e no histórico de deslocamentos.
  2. Modificação das regras padrão dos boids ajusta dinamicamente a influência das regras de coesão, separação e alinhamento conforme o contexto.

Como resultado, temos um algoritmo híbrido onde cada agente mantém o comportamento social necessário para explorar o espaço com eficiência, mas também se adapta individualmente ao terreno da função de adaptabilidade por meio do aprendizado. Isso gera um equilíbrio autorregulado entre diversificação (exploration) e intensificação (exploitation).

As principais vantagens dessa abordagem estão na capacidade dos agentes de aprenderem autonomamente estratégias ótimas de movimento, o que permite que o algoritmo se adapte automaticamente a diferentes tipos de terrenos de otimização, preservando a exploração do espaço graças ao comportamento coletivo, sem necessidade de controle centralizado. Uma analogia simples ajuda a visualizar: imagine um bando de aves voando no céu. Elas se movem de forma coordenada, isto ]e, ninguém colide, permanecem unidas e seguem na mesma direção. Esse comportamento pode ser descrito com três regras simples: mantenha-se próximo dos seus vizinhos (não se afaste do grupo), evite colisões (respeite a distância) e siga na mesma direção (mantenha o curso comum).


Autor: Andrey Dik

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