Pengenalan dan perbandingan algoritma kelip-kelip dan algoritma penyelesaian metaheuristik

Algoritma kelip-kelip ialah algoritma pengoptimuman meta-heuristik yang diilhamkan oleh gelagat kelip-kelip kelip-kelip dan direka bentuk untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman berterusan.

Prinsip Algoritma Firefly

Dalam algoritma firefly, fungsi objektif adalah berkaitan dengan intensiti cahaya pada ekor firefly. Dari segi pengoptimuman, tarikan dan pergerakan kelip-kelip boleh memberi inspirasi kepada algoritma, yang boleh diikuti untuk mendapatkan penyelesaian yang optimum.

Dalam algoritma kelip-kelip, kelip-kelip merujuk kepada penyelesaian yang boleh dilaksanakan secara rawak. Mereka diberikan keamatan cahaya yang berkadar dengan nilai fungsinya berdasarkan prestasi mereka dalam fungsi objektif. Untuk masalah pengecilan, penyelesaian dengan nilai fungsi terkecil akan diberikan keamatan cahaya tertinggi. Setelah keamatan cahaya larutan diedarkan, setiap kelip-kelip akan mengikuti kelip-kelip dengan keamatan cahaya yang lebih tinggi. Kelip-kelip yang paling terang akan melakukan carian setempat dengan bergerak secara rawak di sekelilingnya.

Algoritma ini meniru cara kelip-kelip berinteraksi menggunakan lampu kilat. Anggapkan bahawa semua kelip-kelip tertarik pada lawan jenis, yang bermaksud bahawa mana-mana kelip-kelip boleh menarik semua kelip-kelip lain. Daya tarikan kelip-kelip adalah berkadar terus dengan kecerahannya, yang bergantung pada fungsi objektif. Kelip-kelip yang lebih terang menarik kelip-kelip lain. Tambahan pula, mengikut undang-undang kuasa dua songsang, kecerahan secara beransur-ansur berkurangan dengan jarak.

Algoritma Kelip-kelip dan Algoritma Penyelesaian Metaheuristik

Kelip-kelip menggunakan ciri-ciri kelipan untuk berkomunikasi, dengan kira-kira 2,000 corak denyar yang unik. Mereka menghasilkan kilatan cahaya yang ringkas dan bercorak.

Mod komunikasi denyar ini digunakan untuk menarik pasangan dan memberi amaran kepada pemangsa. Rakan kongsi yang betul akan berkomunikasi dengan meniru corak yang sama atau bertindak balas dalam corak tertentu. Oleh itu, kilatan kelip-kelip menyebabkan tindak balas pada kelip-kelip berdekatan.

Pemilihan semula jadi dan kemandirian yang paling cergas adalah idea teras algoritma metaeuristik awal. Disebabkan oleh kerumitan pemodelan algoritma, pelaksanaan kaedah penyelesaian deterministik adalah mencabar, sekali gus menggalakkan pembangunan algoritma penyelesaian metaheuristik.

Algoritma metaeuristik ialah penyelesaian anggaran kepada masalah pengoptimuman yang menggunakan sifat rawak untuk mengulang dan meningkatkan kualiti penyelesaian daripada satu set penyelesaian boleh dilaksanakan secara rawak.

Walaupun algoritma metaheuristik tidak dijamin optimum, ia telah diuji untuk memberikan penyelesaian yang munasabah dan boleh diterima.

Selain itu, algoritma metaheuristik mempunyai kelebihan kerana kebal terhadap tingkah laku masalah, yang menjadikannya berguna dalam banyak senario aplikasi.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan dan perbandingan algoritma kelip-kelip dan algoritma penyelesaian metaheuristik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!