Обсуждение статьи "Эко-эволюционный алгоритм — Eco-inspired Evolutionary Algorithm (ECO)"
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 Эко-эволюционный алгоритм — Eco-inspired Evolutionary Algorithm (ECO):
В статье рассматривается алгоритм оптимизации ECO, основанный на экологических концепциях: популяции объединяются в хабитаты по принципу территориальной близости, обмениваются генетическим материалом внутри хабитатов и мигрируют между ними. Несмотря на богатый набор операторов и красивую биологическую метафору, алгоритм показал результат, какой, подробности ниже.
В данной статье познакомимся с алгоритмом оптимизации, также решением, подсмотренным у природы. Eco-inspired Evolutionary Algorithm — это метаэвристический метод оптимизации, который использует экологические концепции (местообитание, взаимоотношения видов, экологическая сукцессия) для моделирования поиска решений. Он был предложен в начале 2010‑х годов как расширение идей эволюционных алгоритмов, но с акцентом на экологические процессы.
Природа всегда служила неисчерпаемым источником вдохновения для разработки вычислительных моделей и парадигм. Эволюционные вычисления и роевой интеллект предлагают широкий спектр стратегий оптимизации, основанных на наблюдении за природными процессами: эволюцией видов, поведением социальных групп, динамикой иммунной системы, стратегиями поиска пищи и экологическими взаимоотношениями различных популяций.
Однако до недавнего времени такие фундаментальные экологические концепции, как хабитаты (среды обитания), экологические взаимоотношения и экологическая сукцессия, оставались практически неисследованными в контексте оптимизации. Алгоритм Eco-inspired Evolutionary Algorithm, предложенный Rafael Stubs Parpinelli и Heitor Silvério Lopes в 2011 году, заполняет этот пробел, предлагая принципиально новый взгляд на построение кооперативных алгоритмов поиска.
Автор: Andrey Dik