Gängige metaheuristische Algorithmen und ihre Prinzipien und Anwendungen

Bei der Lösung von Problemen müssen wir praktikable Lösungen finden und Verbesserungen vornehmen, um die optimale globale Lösung zu erhalten. Aufgrund begrenzter Ressourcen und der Komplexität der meisten Optimierungsprobleme ist es jedoch schwierig, sehr präzise Lösungen zu finden. Um solche Probleme zu lösen, können metaheuristische Optimierungsalgorithmen durch die Bereitstellung von Näherungslösungen gelöst werden. Diese Algorithmen helfen uns, mögliche Lösungen im Suchraum zu finden, indem sie biologische, physikalische oder soziale Phänomene in der Natur simulieren. Obwohl diese Lösungen möglicherweise nicht optimal sind, sind sie oft nahezu optimal und funktionieren in der Praxis gut. Daher sind metaheuristische Optimierungsalgorithmen zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme geworden.

Metaheuristische Algorithmen werden häufig zur Lösung verschiedener nichtlinearer und nichtkonvexer Optimierungsprobleme verwendet. Insbesondere bei der kombinatorischen Optimierung haben herkömmliche Algorithmen oft Schwierigkeiten, spezifische Probleme mit Unsicherheit innerhalb einer angemessenen Zeit zu lösen. Metaheuristiken können häufig mit weniger Rechenaufwand geeignete Lösungen finden als Optimierungsalgorithmen, iterative Methoden und einfache gierige Heuristiken.

Metaheuristische Algorithmen spielen in verschiedenen Bereichen eine Schlüsselrolle. Viele Optimierungsprobleme sind Mehrzielfunktionen mit nichtlinearen Einschränkungen. Beispielsweise sind viele technische Optimierungsprobleme stark nichtlinear und erfordern die Lösung von Problemen mit mehreren Zielen. Darüber hinaus beruhen Probleme der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens häufig auf großen Datensätzen, und es ist schwierig, die Optimalität durch Optimierungsprobleme zu lösen. Daher spielen metaheuristische Algorithmen eine wichtige Rolle bei der Lösung praktischer Probleme.

Metaheuristische Algorithmen werden nach verschiedenen Betriebsarten klassifiziert, darunter natürliche und unnatürliche Heuristiken, bevölkerungsbasierte und individuelle Suche, dynamische und statische Zielfunktionen, unterschiedliche Nachbarschaftsstrukturen, Speichernutzung und speicherfreie Methoden usw.

Häufig verwendete metaheuristische Algorithmen

1. Genetischer Algorithmus (GA)

Der genetische Algorithmus (GA) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der vom Evolutionsprozess der natürlichen Selektion und der natürlichen Genetik inspiriert ist.

2. Simuliertes Glühen (SA)

Simuliertes Glühen (SA) ist von den Heiz- und kontrollierten Kühlvorgängen in der Metallurgie inspiriert.

3. Tabu Search (TS)

Tabu Search (TS) basiert auf Speicherstrukturen und nutzt lokale Suchmethoden, um mögliche Lösungen durch Überprüfung ihrer Nachbarn zu finden.

4. Schwarmintelligenz-Algorithmus

Der Schwarmintelligenzalgorithmus ist vom Sozialverhalten von Vogelschwärmen, Tierräubern und -jagden, Bakterienwachstum und Fischschwärmen inspiriert. Zu den gebräuchlichsten gehören der Ameisenkolonie-Algorithmus, der Partikelschwarm-Algorithmus, der Bienenkolonie-Algorithmus, der Kuckuckssuchalgorithmus und so weiter.

5. Variable Neighborhood Search (VNS)

Der Variable Neighborhood Search (VNS)-Algorithmus untersucht erste Lösungen und verbessert sie. Ähnlich wie bei der Tabu-Suche werden lokale Suchmethoden iterativ angewendet und aus den Lösungen lokal optimale Lösungen gewonnen.

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