"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Guguk kuşu optimizasyon algoritması (Cuckoo Optimization Algorithm, COA)" makalesi için tartışma

Yeni yorum
 

Yeni makale Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Guguk kuşu optimizasyon algoritması (Cuckoo Optimization Algorithm, COA) yayınlandı:

İnceleyeceğimiz bir sonraki algoritma, Levy uçuşlarını kullanan guguk kuşu arama optimizasyonudur. Bu, en yeni optimizasyon algoritmalarından biridir ve derecelendirme tablosunda yeni bir liderdir.

edilebilir. Eğer guguk kuşu yumurtası bakıcı ebeveynin yumurtasından daha kaliteliyse, değiştirilecektir. Aksi takdirde, bakıcı ebeveynin yumurtası yuvada kalacaktır. Bir sonraki evrim hayatta kalan yavrudan devam edecektir. Bu, bakıcı ebeveynin yumurtasının yavrusu hayatta kaldıysa, evrimin aynı konumdan devam edeceği anlamına gelir. İleri gelişme ancak guguk kuşu yumurtası yaşayabilirse mümkündür ve böylece problemi çözme arayışı yeni bir konumdan devam edecektir. Karar ağacı şematik olarak Şekil 1'de gösterilmektedir.


decision tree

Şekil 1. Karar ağacı. Kırmızı nokta başlangıç, yeşil nokta ise son karardır

Yazar: Andrey Dik

 

Metasezgisel optimizasyon teknikleri hakkındaki bu makaleler harika! Harika bir iş yapıyorsun Andrey, bizimle paylaşmak zorunda olduğun bu kadar çok deneyim akıllara durgunluk veriyor, teşekkür ederim!

@METAQUOTES lütfen bu metasezgisel optimizasyon hedeflerini optimize ediciye uygulamayı düşünün! Yazılım için harika olurdu.

Kullanıcının OnTester() içinde ayarlayabileceği kolay bir şey:

OptimizerSetEngine("ACO"); // Karınca Kolonisi Optimizasyonu
OptimizerSetEngine("COA"); // cuckoo optimizasyon algoritması
OptimizerSetEngine("ABC"); // yapay arı kolonisi
OptimizerSetEngine("GWO"); // grey wolf optimizer
OptimizerSetEngine("PSO"); // parçacık sürüsü optimizasyonu


Brezilya'dan teşekkürler

Yeni yorum