文章 "群体优化算法：抵抗陷入局部极值（第一部分）"

MetaQuotes 2024.11.14 09:41

本文介绍了一个独特的实验，旨在研究群体优化算法在群体多样性较低时有效逃脱局部最小值并达到全局最大值的能力。朝着这个方向努力将进一步了解哪些特定算法可以使用用户设置的坐标作为起点成功地继续搜索，以及哪些因素会影响它们的成功。

这项研究的想法和理念源自我对这个主题的深入研究和对科学研究的热情。我相信这项工作可能会成为算法优化领域的重要贡献，吸引研究人员和从业者的关注。

在这个实验中，我建议进行一项测试，旨在评估算法对陷入局部极值的抵抗力，而不是在整个搜索空间的第一次迭代中随机放置代理，而是将它们放置在全局最小值中。实验的目的是寻找全局最大值。

在这种情况下，算法的所有搜索代理都位于一个点上，我们面临着一个有趣的现象 - 退化群体。这就像时间凝固的瞬间，群体的多样性降至最低。虽然这种情况是人为的，但它使我们能够获得有趣的结论并评估减少群体多样性对结果的影响。该算法应该能够摆脱这种瓶颈并实现全局最大值。

在这种优化算法的压力测试中，我们可以揭示代理交互、合作或竞争的秘密，并了解这些因素如何影响实现最优的速度。这种分析为理解群体多样性对于算法有效运行的重要性开辟了新的视野，并使我们能够制定维持这种多样性的策略，以取得更好的结果。

为了开展实验，我们需要首先在算法外部使用全局最小值的坐标强制初始化代理的坐标，然后再测量第一个历元的适应度函数。

这样的实验将使我们能够评估对极端困难条件的抵抗力和克服限制的能力。