Обсуждение статьи "Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Тестирование и результаты"

 

Опубликована статья Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Тестирование и результаты:

В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.

В предыдущей статье мы погрузились в увлекательный мир алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, детально разобрав его принципы работы. Мы не только описали структуру и класс, но и представили псевдокод алгоритма, а также подробно рассмотрели методы "Moving" и "Revision". Это знакомство станет основой для дальнейшего изучения и понимания алгоритма.

В данной статье мы продолжим развивать эту тему, углубляясь в написание кода и охватывая все оставшиеся методы. Как всегда, мы проведем тестирование на различных тестовых функциях, чтобы оценить эффективность и производительность алгоритма. В завершение мы подведем итоги, представив результаты работы алгоритма в рейтинговой таблице. 

Автор: Andrey Dik

 

Привет, Андрей. Я знаю об этом алгоритме уже более 10 лет, и он считался одним из лучших в семействе муравьиных алгоритмов.

Результаты оказались ниже ожидаемых. с уважением.

 
quargil34 #:

Привет, Андрей. Я знаю об этом алгоритме уже более 10 лет, и он считался одним из лучших в семействе муравьиных алгоритмов.

Результаты оказались ниже ожидаемых. с уважением.

Привет. Да, такое, оказывается, встречается. Например, тот же PSO оказывается гораздо слабее, чем принято о нём думать. Ещё встречаются ситуации, когда разработчики заявляют завышенные поисковые возможности своих алгоритмов, но на практике всё оказывается иначе. В этом одна из целей моих статей - предоставить правдивую и воспроизводимую результативность наиболее известных алгоритмов оптимизации.

Есть несколько вариаций алгоритмов на тему "пчел", этот один из самых сильных среди них.

 
Andrey Dik #:

Здравствуйте. Да, такое случается. Например, тот же PSO оказывается гораздо слабее, чем принято считать. Бывают также ситуации, когда разработчики заявляют о завышенных поисковых возможностях своих алгоритмов, а на практике оказывается иначе. В этом и заключается одна из целей моих статей - предоставить правдивые и воспроизводимые результаты работы наиболее известных алгоритмов оптимизации.

Существует несколько вариаций алгоритмов на тему "пчелы", этот - один из самых сильных среди них.

Ans (Across Neighbourhood Search) - это как сливки урожая.

 
quargil34 #:

Ans (Across Neighbourhood Search) - это как сливки урожая.

Да, он хорош. Но не лишен недостатков. Результаты хороши в ситуациях ограниченных вычислительных ресурсов, но если посмотреть в "долгосроке", то он склонен к застреванию.