Обсуждение статьи "Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA):

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

BFO (Bacterial Foraging Optimization) — это алгоритм оптимизации, вдохновленный поведением бактерий при поиске пищи. Он был предложен в 2002 году Рахулом К. Куджуром. BFO моделирует движение бактерий, используя три основных механизма: переходы, диффузию и обновление позиции. Каждая бактерия в алгоритме представляет решение оптимизационной задачи, а пища соответствует оптимальному решению. Бактерии перемещаются в пространстве поиска с целью найти наилучшую пищу.

Генетический алгоритм (GA) - это алгоритм оптимизации, вдохновленный принципами естественного отбора и генетики. Он был разработан Джоном Холландом в 1970-х годах. GA работает с популяцией индивидов, представляющих решения оптимизационной задачи. Индивиды подвергаются операциям скрещивания (комбинирования генетической информации) и мутации (случайным изменениям генетической информации) для создания новых поколений. Через несколько поколений GA стремится найти оптимальное решение.

Гибридный алгоритм BFO-GA объединяет преимущества обоих алгоритмов. BFO обладает хорошей способностью к локальному поиску и быстрому сходимости, но может затрудняться в глобальном поиске. С другой стороны, GA имеет хорошую способность к глобальному поиску, но может быть медленным в сходимости и склонным к застреванию в локальных оптимумах. Гибридный алгоритм BFO-GA пытается преодолеть эти ограничения, используя BFO для глобального поиска и GA для уточнения локальных оптимумов.

Автор: Andrey Dik

 
Плюсы:
  1. Высокая скорость работы алгоритма.

Предлагаю добавить сравнительную диаграмму оценки скорости.

 
fxsaber #:

Предлагаю добавить сравнительную диаграмму оценки скорости.

Это можно было бы сделать если не несколько "Но":

1. Диаграмма может ввести в заблуждение, так как эта собственная скорость работы алгоритма, а не решения задачи целиком.

2. Скорость выполнения кода алгоритма легко замерить, вставив соответсвующие счетки в код тестового стенда. Некоторые алгоритмы действительно очень долго выполняются и сложно создать идеальные условия для подобных тестов, результаты не будут действительно объективными.

Новый комментарий