Einführung und Vergleich des Firefly-Algorithmus und des metaheuristischen Lösungsalgorithmus

Der Glühwürmchen-Algorithmus ist ein metaheuristischer Optimierungsalgorithmus, der vom Flackerverhalten von Glühwürmchen inspiriert ist und zur Lösung kontinuierlicher Optimierungsprobleme entwickelt wurde.

Prinzip des Firefly-Algorithmus

Im Firefly-Algorithmus hängt die Zielfunktion mit der Lichtintensität am Schwanz des Firefly zusammen. Im Hinblick auf die Optimierung können die Anziehung und Bewegung von Glühwürmchen Algorithmen inspirieren, denen man folgen kann, um optimale Lösungen zu erhalten.

Im Glühwürmchen-Algorithmus beziehen sich Glühwürmchen auf zufällig generierte mögliche Lösungen. Aufgrund ihrer Leistung in der Zielfunktion wird ihnen eine zu ihrem Funktionswert proportionale Lichtintensität zugeordnet. Bei Minimierungsproblemen wird der Lösung mit dem kleinsten Funktionswert die höchste Lichtintensität zugewiesen. Sobald die Lichtintensitäten der Lösung verteilt sind, folgt jedes Glühwürmchen dem Glühwürmchen mit der höheren Lichtintensität. Das hellste Glühwürmchen führt eine lokale Suche durch, indem es sich zufällig um es herumbewegt.

Dieser Algorithmus ahmt nach, wie Glühwürmchen mithilfe von Blitzlichtern interagieren. Gehen Sie davon aus, dass alle Glühwürmchen unterschiedlichen Geschlechts angezogen werden, was bedeutet, dass jedes Glühwürmchen alle anderen Glühwürmchen anlocken kann. Die Attraktivität eines Glühwürmchens ist direkt proportional zu seiner Helligkeit, die von der Zielfunktion abhängt. Hellere Glühwürmchen locken andere Glühwürmchen an. Darüber hinaus nimmt die Helligkeit nach dem umgekehrten Quadratgesetz mit zunehmender Entfernung allmählich ab.

Firefly-Algorithmus und metaheuristischer Lösungsalgorithmus

Fireflys nutzen zur Kommunikation Flimmereigenschaften mit etwa 2.000 einzigartigen Blitzmustern. Sie erzeugen kurze, gemusterte Lichtblitze.

Dieser Flash-Kommunikationsmodus wird verwendet, um Partner anzulocken und Raubtiere zu warnen. Der richtige Partner kommuniziert, indem er dasselbe Muster nachahmt oder in einem bestimmten Muster antwortet. Daher löst der Blitz eines Glühwürmchens bei in der Nähe befindlichen Glühwürmchen eine Reaktion aus.

Natürliche Selektion und das Überleben des Stärkeren sind die Kernideen früher metaheuristischer Algorithmen. Aufgrund der Komplexität der Algorithmenmodellierung stellt die Implementierung deterministischer Lösungsverfahren eine Herausforderung dar und fördert somit die Entwicklung metaheuristischer Lösungsalgorithmen.

Metaheuristische Algorithmen sind Näherungslösungen für Optimierungsprobleme, die die Eigenschaften der Zufälligkeit nutzen, um die Lösungsqualität aus einer Menge zufällig generierter möglicher Lösungen zu iterieren und zu verbessern.

Obwohl metaheuristische Algorithmen nicht garantiert optimal sind, wurden sie getestet, um vernünftige und akzeptable Lösungen zu liefern.

Darüber hinaus haben metaheuristische Algorithmen den Vorteil, dass sie gegenüber Problemverhalten immun sind, was sie in vielen Anwendungsszenarien nützlich macht.

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