Introduction et comparaison de l'algorithme Firefly et de l'algorithme de résolution métaheuristique

L'algorithme de luciole est un algorithme d'optimisation méta-heuristique inspiré du comportement de scintillement des lucioles et est conçu pour résoudre des problèmes d'optimisation continue.

Principe de l'algorithme de luciole

Dans l'algorithme de luciole, la fonction objectif est liée à l'intensité lumineuse à la queue de la luciole. En termes d'optimisation, l'attraction et le mouvement des lucioles peuvent inspirer des algorithmes, qui peuvent être suivis pour obtenir des solutions optimales.

Dans l'algorithme des lucioles, les lucioles font référence à des solutions réalisables générées aléatoirement. On leur attribue une intensité lumineuse proportionnelle à leur valeur fonctionnelle en fonction de leur performance dans la fonction objectif. Pour les problèmes de minimisation, la solution avec la plus petite valeur de fonction se verra attribuer l’intensité lumineuse la plus élevée. Une fois les intensités lumineuses de la solution réparties, chaque luciole suivra la luciole ayant l’intensité lumineuse la plus élevée. La luciole la plus brillante effectuera une recherche locale en se déplaçant aléatoirement autour d'elle.

Cet algorithme imite la façon dont les lucioles interagissent à l'aide de lampes de poche. Supposons que toutes les lucioles sont attirées par le sexe opposé, ce qui signifie que n'importe quelle luciole peut attirer toutes les autres lucioles. L'attractivité d'une luciole est directement proportionnelle à sa luminosité, qui dépend de la fonction objectif. Les lucioles plus brillantes attirent d’autres lucioles. De plus, selon la loi du carré inverse, la luminosité diminue progressivement avec la distance.

Algorithme de luciole et algorithme de résolution métaheuristique

Les lucioles utilisent les caractéristiques de scintillement pour communiquer, et il existe environ 2000 modèles de flash uniques. Ils produisent de brefs éclairs de lumière structurés.

Ce mode de communication flash est utilisé pour attirer les partenaires et avertir les prédateurs. Le bon partenaire communiquera en imitant le même schéma ou en répondant selon un schéma spécifique. Par conséquent, le flash d’une luciole provoque une réaction chez les lucioles proches.

La sélection naturelle et la survie des plus aptes sont les idées fondamentales des premiers algorithmes métaheuristiques. En raison de la complexité de la modélisation des algorithmes, la mise en œuvre de méthodes de résolution déterministes est un défi, favorisant ainsi le développement d’algorithmes de résolution métaheuristiques.

Les algorithmes métaheuristiques sont des solutions approximatives aux problèmes d'optimisation qui utilisent les propriétés du caractère aléatoire pour itérer et améliorer la qualité de la solution à partir d'un ensemble de solutions réalisables générées aléatoirement.

Bien que les algorithmes métaheuristiques ne soient pas garantis optimaux, ils ont été testés pour donner des solutions raisonnables et acceptables.

De plus, les algorithmes métaheuristiques ont l'avantage d'être insensibles aux comportements problématiques, ce qui les rend utiles dans de nombreux scénarios d'application.

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