文章 "群体优化算法：智能水滴（IWD）算法"

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新文章 群体优化算法：智能水滴（IWD）算法已发布：

文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。

IWD 是一种模型，其中水滴通过改变河道来找到到达目的地的最佳路径。三个重要参数有助于实现这一目标。由于水滴自身的速度，它们能够从河底捕获土壤。速度越快，每一滴水滴所能携带的泥土量就越大，后面的水滴也就越能畅通无阻。在没有土壤需要清理的地方，流速会增加。最佳路径是包含最少土壤量的路径，其中可以达到最高速度。在 IWD 的帮助下，可以实现一种优化策略，其中随机代理以这样一种方式智能地相互作用，即它们共同改变河道并创建一条最优路径，在该路径中根本不会遇到土壤，并且代理的流速变得尽可能高。

基本原则

  • 水滴更喜欢泥土较少的路径
  • 当水滴从源头到目的地的途中被迫在几条路线中做出选择时，它更喜欢较短的路径。
  • 路径的难易程度取决于路径上土壤的多少。土多的路难走，土少的路好走。

在自然界的河流中，可以观察到许多水滴，它们形成巨大的水团（水滴群）。自然河流流经的路径是由成群的水滴形成的。水滴群（河流）是环境的一部分，环境已被水滴群显著改变，未来也会发生变化。此外，环境本身对水滴的路径也有很大影响。它们面临着河岸的阻力。例如，构成硬土的环境部分比构成软土的环境部分对水滴群的阻力更大。河流的自然流向是水滴与环境竞争的结果，环境会阻碍水滴的运动。

作者：Andrey Dik

 
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Wen Feng Lin #:
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