Discussão do artigo "Algoritmo de ecolocalização de golfinhos — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)"
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 Algoritmo de ecolocalização de golfinhos — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA) foi publicado:
Para compreender melhor o princípio de funcionamento do algoritmo, imaginemos a seguinte situação. Você e seus amigos estão procurando ouro em uma grande praia, munidos de detectores de metal. No início da busca, é lógico se espalhar por toda a área, assim aumentam as chances de encontrar algo interessante. Mas assim que um de vocês ouve um sinal forte, ele informa os demais, e gradualmente toda a equipe começa a se concentrar nos locais promissores. Ao final da busca, todos estão cavando perto do sinal mais forte. Essa é a essência do algoritmo de ecolocalização de golfinhos.
No algoritmo, o papel dos golfinhos é desempenhado por agentes de busca, pontos no espaço de soluções. Cada "golfinho" representa uma solução potencial para o problema. Por exemplo, se estivermos procurando o mínimo da função simples y = x², então um golfinho pode estar no ponto x = -3, onde y = 9, outro no ponto x = 1, onde y = 1, e um terceiro pode estar por acaso no ponto x = 0, onde y = 0, este será o nosso campeão.
Mas como os golfinhos trocam informações? Aqui entra em cena o conceito de raio efetivo, que denotamos como "Re". Pense em até onde a luz de uma lanterna se espalha. Com Re = 1, temos um feixe estreito que ilumina apenas a área mais próxima. Com Re = 3, a luz se espalha mais amplamente, cobrindo mais espaço. E com Re = 5 ou mais, temos praticamente um refletor. No contexto do algoritmo, isso significa que a informação sobre uma boa solução se propaga para áreas vizinhas, e a intensidade dessa influência diminui com a distância.
Toda essa informação é acumulada na forma de um "mapa de promissividade", que o algoritmo chama de adaptabilidade acumulada "AF". Imagine um mapa de calor de uma cidade, onde as zonas "quentes" indicam locais com alta atividade. No nosso caso, as zonas "quentes" são as áreas onde os golfinhos encontraram boas soluções, isto é, presas. Quanto mais descobertas bem-sucedidas em uma determinada área, mais "quente" ela se torna, atraindo outros golfinhos.
Autor: Andrey Dik