Обсуждение статьи "Оптимизация коралловых рифов — Coral Reefs Optimization (CRO)"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Оптимизация коралловых рифов — Coral Reefs Optimization (CRO):
В данной статье представлен комплексный анализ алгоритма оптимизации коралловых рифов (CRO) – метаэвристического метода, вдохновленного биологическими процессами формирования и развития коралловых рифов. Алгоритм моделирует ключевые аспекты эволюции кораллов: внешнее и внутреннее размножение, оседание личинок, бесполое размножение и конкуренцию за ограниченное пространство в рифе. Особое внимание в работе уделяется усовершенствованной версии алгоритма.
Алгоритм CRO основан на моделировании процессов формирования и развития коралловых рифов в природе. Эти процессы включают различные механизмы размножения кораллов (внешнее и внутреннее половое размножение, а также бесполое), конкуренцию за ограниченное пространство в рифе и гибель слабых особей. Подобно тому, как эволюция формирует устойчивые и адаптированные коралловые рифы в природе, алгоритм CRO позволяет исследовать пространство поиска и находить оптимальные или близкие к оптимальным решениям различных задач.
В настоящей работе будет представлена усовершенствованная версия алгоритма CROm с модифицированным механизмом уничтожения, основанным на использовании обратного степенного распределения для генерации новых решений в окрестностях лучших. Предлагаемый подход не только сохраняет традиционные преимущества CRO такие, как эксплоративная способность, естественный баланс между глобальным исследованием и локальной эксплуатацией пространства поиска, но и дополняет их более эффективным механизмом, который позволяет точнее локализовать перспективные области поиска и быстрее сходиться к оптимальным решениям.
Будет приведено обширное тестирование предложенного алгоритма на наборе классических тестовых функций оптимизации, демонстрируя его лучшую эффективность в сравнении с оригинальным алгоритмом CRO и другими современными метаэвристиками. Результаты экспериментов показывают, что предложенный подход особенно эффективен для задач с многомодальными целевыми функциями и сложной структурой ландшафта поиска.
Автор: Andrey Dik