Обсуждение статьи "Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм эволюции разума (Mind Evolutionary Computation, MEC)"

 

Опубликована статья Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм эволюции разума (Mind Evolutionary Computation, MEC):

В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.

Популяционные алгоритмы, используемые в эволюционных вычислениях, имеют ряд преимуществ по сравнению с классическими алгоритмами при решении сложных задач высокой размерности. Они могут более эффективно находить субоптимальные решения, которые достаточно близки к оптимальному, что часто является приемлемым в практически значимых задачах оптимизации.

Одним из интересных подходов в эволюционных вычислениях является алгоритм эволюции разума (Mind Evolutionary Computation, MEC), предложенный в 1998 году Ченгаем и его соавторами. В отличие от ожидаемой моделирования работы человеческого мозга, алгоритм MEC моделирует некоторые аспекты поведения человека в обществе. В этом алгоритме каждый индивид рассматривается как разумный агент, функционирующий в группе людей. При принятии решений индивид ощущает влияние как со стороны членов своей группы, так и со стороны членов других групп. Чтобы достичь высокого положения в обществе, индивиду приходится учиться у наиболее успешных индивидов в своей группе. В то же время, для того чтобы его группа стала более успешной по сравнению с другими группами, все индивиды должны руководствоваться тем же принципом в межгрупповой конкуренции. Важным аспектом алгоритма MEC является обмен информацией между индивидами внутри группы и между группами. Это отражает необходимость непрерывного и свободного обмена информацией для успешного развития общества разумных индивидов.

Представленную концепцию алгоритмы MEC реализуют с помощью операций локальных состязаний и диссимиляции, ответственных за локальный и глобальный поиск соответственно. Доски объявлений используются алгоритмом для хранения информации об истории эволюции популяции, и на основе этой информации осуществляется управление процессом оптимизации.

Автор: Andrey Dik