"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yerçekimsel arama algoritması (Gravitational Search Algorithm, GSA)" makalesi için tartışma
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yeni makaleye göz atın: Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yerçekimsel arama algoritması (Gravitational Search Algorithm, GSA).
GSA, cansız doğadan ilham alan bir popülasyon optimizasyon algoritmasıdır. Algoritmada uygulanan Newton'un yerçekimi yasası sayesinde, fiziksel cisimlerin etkileşimini modellemenin yüksek güvenilirliği, gezegen sistemlerinin ve galaktik kümelerin büyüleyici dansını gözlemlememize olanak tanır. Bu makalede, en ilginç ve orijinal optimizasyon algoritmalarından birini ele alacağız. Uzay nesnelerinin hareket simülatörü de sağlanmıştır.
Makale, Newton'un yerçekimi yasasına dayanan bir optimizasyon algoritması sunmaktadır: "Evrendeki her parçacık diğer tüm parçacıkları, kütlelerinin çarpımıyla doğru orantılı ve aralarındaki mesafenin karesiyle ters orantılı bir kuvvetle çeker". Önerilen algoritmada, arama temsilcileri Newton yerçekimi ve hareket yasalarına dayalı olarak birbirleriyle etkileşime giren bir dizi kütledir. Aynı zamanda, tüm temsilciler, arama uzayının neresinde olurlarsa olsunlar, kütleye (amaç fonksiyonunun değerlerinden hesaplanan) ve aralarındaki mesafeye bağlı bir çekim kuvveti aracılığıyla birbirleriyle bilgi alışverişinde bulunabilirler.
Temsilciler nesneler olarak ele alınır ve uygunlukları kütleleri ile ölçülür. Genel anlamda (gerçek fiziksel yasalara yakın algoritma ayarları ile), tüm bu nesneler yerçekimi kuvveti ile birbirlerine çekilir ve bu kuvvet tüm nesnelerin daha büyük kütleli nesnelere doğru global bir hareketine neden olur. Bu nedenle, kütleler yerçekimi kuvveti aracılığıyla doğrudan bir bağlantı biçimi kullanarak etkileşime girerler.
Klasik GSA'da her bir parçacığın üç çeşit kütlesi vardır:
Çoğu durumda, kodları ve hesaplamaları basitleştirmek ve algoritma arama yeteneklerinin verimliliğini artırmak için bu kavramların eşitliğini kullanmak uygun ve yerindedir. Bu nedenle, algoritmada üç değil bir kütle olacaktır. GSA'da kullanılan fiziksel kanun denklemleri Şekil 1'de gösterilmektedir.
Şekil 1. Yerçekimi kuvveti, ivme ve hız
Parçacıkların konumu probleme çözüm sağlarken, uygunluk fonksiyonu kütleleri hesaplamak için kullanılır. Algoritmanın iki aşaması vardır: keşif ve sömürü. Bu algoritma, yerel optimumda takılıp kalmamak için başlangıçta zeka yeteneklerini kullanır ve bundan sonra ekstremum bölgelerinden yararlanır.
Yazar: Andrey Dik