Обсуждение статьи "Оптимизация нейробоидами — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2)"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Оптимизация нейробоидами — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2):

Новый авторский алгоритм оптимизации NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2), объединяет принципы роевого интеллекта с нейронным управлением, NOA2 сочетает механику поведения стаи нейробоидов с адаптивной нейронной системой, позволяющей агентам самостоятельно корректировать свое поведение в процессе поиска оптимума. Алгоритм находится на стадии активной разработки и демонстрирует потенциал для решения сложных задач оптимизации.

Возможно я повторюсь, что основная идея алгоритма нейро-боидов заключается в объединении двух парадигм: коллективного интеллекта роевых алгоритмов и адаптивного обучения нейронных сетей.

В традиционном алгоритме боидов (boids), предложенном Крейгом Рейнольдсом, агенты следуют трем простым правилам: сближение (движение к центру группы), разделение (избегание столкновений) и выравнивание (согласование скорости с соседями). Эти правила создают реалистичное групповое поведение, похожее на поведение птиц в стаях. Нейро-боиды расширяют эту концепцию, наделяя каждого агента индивидуальной нейронной сетью, которая обучается на основе опыта агента при исследовании пространства поиска. Эта нейронная сеть выполняет две ключевые функции:

  1. Адаптивное управление движением корректирует скорость агента на основе текущего состояния и истории перемещений.
  2. Модификация стандартных правил боидов динамически настраивает влияние правил сближения, разделения и выравнивания в зависимости от контекста.

В результате получается гибридный алгоритм, где каждый агент сохраняет социальное поведение, необходимое для эффективного исследования пространства, но при этом индивидуально адаптируется к ландшафту фитнес-функции через обучение. Это создает саморегулирующийся баланс между исследованием (exploration) и эксплуатацией (exploitation).

Ключевыми преимуществами такого подхода является самостоятельное обучение агентов оптимальным стратегиям движения вследствие чего алгоритм автоматически адаптируется к различным типам ландшафтов оптимизации, причем сохраняется исследование пространства благодаря коллективному поведению без централизованного управления. Приведу простую аналогию: представьте стаю птиц, летящую в небе. Они движутся слаженно: никто не сталкивается, держатся вместе и летят в одном направлении. Такое поведение можно описать тремя простыми правилами: держись рядом со своими соседями (не отрывайся от стаи), не сталкивайся с соседями (соблюдай дистанцию) и лети в том же направлении (поддерживай общий курс).

Автор: Andrey Dik

Новый комментарий