반딧불이 알고리즘과 메타휴리스틱 해결 알고리즘의 소개 및 비교

반딧불이 알고리즘은 반딧불이의 깜박이는 행동에서 영감을 얻은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘으로 지속적인 최적화 문제를 해결하도록 설계되었습니다.

반딧불이 알고리즘의 원리

반딧불이 알고리즘에서 목적 함수는 반딧불이 꼬리의 빛 강도와 관련이 있습니다. 최적화 측면에서 반딧불이의 매력과 움직임은 최적의 솔루션을 얻기 위해 따라갈 수 있는 알고리즘에 영감을 줄 수 있습니다.

반딧불이 알고리즘에서 반딧불이는 무작위로 생성된 실행 가능한 솔루션을 나타냅니다. 목적 함수의 성능을 기반으로 기능 값에 비례하는 광도가 할당됩니다. 최소화 문제의 경우 함수 값이 가장 작은 솔루션에 가장 높은 광도가 할당됩니다. 용액의 빛 강도가 분산되면 각 반딧불이는 더 높은 빛 강도로 반딧불을 따라갑니다. 가장 밝은 반딧불이 주변을 무작위로 이동하면서 지역 검색을 수행합니다.

이 알고리즘은 플래시 조명을 사용하여 반딧불이 상호 작용하는 방식을 모방합니다. 모든 반딧불이 이성에게 끌린다고 가정하면, 어떤 반딧불이라도 다른 모든 반딧불을 끌어당길 수 있다는 뜻입니다. 반딧불의 매력은 밝기에 정비례하며, 이는 목적함수에 따라 달라집니다. 더 밝은 반딧불이가 다른 반딧불을 끌어당깁니다. 또한 역제곱의 법칙에 따라 밝기는 거리에 따라 점차 감소합니다.

반딧불이 알고리즘과 메타휴리스틱 해결 알고리즘

반딧불은 깜박이는 특성을 이용해 의사소통을 하며, 약 2000여개의 독특한 플래시 패턴이 있습니다. 그들은 짧고 패턴화된 빛의 섬광을 생성합니다.

이 플래시 통신 모드는 짝을 유인하고 포식자에게 경고하는 데 사용됩니다. 올바른 파트너는 동일한 패턴을 모방하거나 특정 패턴으로 응답하여 의사소통합니다. 따라서 반딧불이의 섬광은 근처의 반딧불이에게 반응을 일으킵니다.

자연선택과 적자생존은 초기 메타휴리스틱 알고리즘의 핵심 아이디어입니다. 알고리즘 모델링의 복잡성으로 인해 결정론적 솔루션 방법의 구현이 어렵기 때문에 메타휴리스틱 솔루션 알고리즘의 개발이 촉진됩니다.

메타 휴리스틱 알고리즘은 무작위 속성을 사용하여 무작위로 생성된 실행 가능한 솔루션 세트에서 솔루션의 품질을 반복하고 향상시키는 최적화 문제에 대한 대략적인 솔루션입니다.

메타휴리스틱 알고리즘은 최적이라고 보장되지는 않지만 합리적이고 수용 가능한 솔루션을 제공하도록 테스트되었습니다.

또한 메타휴리스틱 알고리즘은 문제 동작에 영향을 받지 않는다는 장점이 있어 많은 응용 시나리오에서 유용합니다.

위 내용은 반딧불이 알고리즘과 메타휴리스틱 해결 알고리즘의 소개 및 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!