Algorithme d'optimisation : Moth chassant la lumière (MFO)
L'algorithme d'optimisation des papillons de nuit (MFO) est un algorithme méta-heuristique qui résout divers problèmes d'optimisation en imitant le mouvement des papillons de nuit. L'algorithme a été largement utilisé dans des domaines tels que les systèmes électriques et énergétiques, la répartition économique, la conception technique, le traitement d'images et les applications médicales.
Inspiration du papillon dans l'algorithme d'optimisation des flammes (MFO)
La nuit, les papillons se rassemblent souvent autour des lumières. Cela est dû au fait qu’ils s’appuient sur un mécanisme de positionnement latéral pour une navigation spécialisée. Les papillons de nuit ont besoin d’une source de lumière distante pour voler en ligne droite, et ils maintiendront un angle fixe par rapport à la source de lumière. Bien que le positionnement latéral soit efficace, on observe souvent des papillons volant en spirale autour de la lumière. En effet, les papillons sont trompés par la lumière artificielle, ce qui les amène à se comporter de cette façon. Afin de maintenir un angle constant par rapport à la source lumineuse, le papillon finira par tourner autour de la source lumineuse.
Organigramme de l'algorithme d'optimisation de Moth à Flame (MFO)

Logique de l'algorithme d'optimisation de Moth à Flame (MFO)
Dans l'algorithme d'optimisation de Moth à Flame (MFO), la solution candidate est supposée être un papillon de nuit et le problème La variable est la position du papillon dans l'espace. Par conséquent, les papillons peuvent voler dans l’espace en changeant leur vecteur de position.
Il est important de noter que les mites et les flammes sont des solutions, mais elles sont traitées et mises à jour différemment à chaque itération.
Le papillon est une position qui se déplace dans l'espace de recherche, et la flamme représente la meilleure position du papillon obtenue jusqu'à présent. En d’autres termes, la flamme peut être considérée comme un point de guidage central pour les papillons dans leur recherche, autour duquel chaque papillon recherche et met à jour à mesure qu’il trouve une meilleure solution. Ce mécanisme permet à l’algorithme papillon de toujours maintenir une solution optimale.
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L'algorithme d'échantillonnage imbriqué est un algorithme d'inférence statistique bayésien efficace utilisé pour calculer l'intégrale ou la sommation sous des distributions de probabilité complexes. Il fonctionne en décomposant l'espace des paramètres en plusieurs hypercubes de volume égal, et en « poussant » progressivement et itérativement l'un des hypercubes de plus petit volume, puis en remplissant l'hypercube avec des échantillons aléatoires pour mieux estimer la valeur intégrale de la distribution de probabilité. Grâce à une itération continue, l'algorithme d'échantillonnage imbriqué peut obtenir des valeurs intégrales et des limites de l'espace des paramètres de haute précision, qui peuvent être appliquées à des problèmes statistiques tels que la comparaison de modèles, l'estimation des paramètres et la sélection de modèles. L'idée principale de cet algorithme est de transformer des problèmes d'intégration complexes en une série de problèmes d'intégration simples et d'approcher la véritable valeur intégrale en réduisant progressivement le volume de l'espace des paramètres. Chaque étape d'itération échantillonne aléatoirement dans l'espace des paramètres

L'algorithme de recherche Sparrow (SSA) est un algorithme d'optimisation méta-heuristique basé sur le comportement anti-prédation et de recherche de nourriture des moineaux. Le comportement alimentaire des moineaux peut être divisé en deux types principaux : les producteurs et les charognards. Les producteurs recherchent activement de la nourriture, tandis que les charognards rivalisent pour obtenir de la nourriture auprès des producteurs. Principe de l'algorithme de recherche de moineau (SSA) Dans l'algorithme de recherche de moineau (SSA), chaque moineau porte une attention particulière au comportement de ses voisins. En employant différentes stratégies de recherche de nourriture, les individus sont capables d’utiliser efficacement l’énergie retenue pour rechercher davantage de nourriture. De plus, les oiseaux sont plus vulnérables aux prédateurs dans leur espace de recherche et doivent donc trouver des endroits plus sûrs. Les oiseaux au centre d’une colonie peuvent minimiser leur propre danger en restant proches de leurs voisins. Lorsqu'un oiseau repère un prédateur, il émet un cri d'alarme

L'algorithme ID3 est l'un des algorithmes de base de l'apprentissage des arbres de décision. Il sélectionne le meilleur point de partage en calculant le gain d'informations de chaque fonctionnalité pour générer un arbre de décision. Le gain d'informations est un concept important dans l'algorithme ID3, utilisé pour mesurer la contribution des caractéristiques à la tâche de classification. Cet article présentera en détail le concept, la méthode de calcul et l'application du gain d'information dans l'algorithme ID3. 1. Le concept d'entropie de l'information L'entropie de l'information est un concept de la théorie de l'information qui mesure l'incertitude des variables aléatoires. Pour un nombre de variable aléatoire discrète, et p(x_i) représente la probabilité que la variable aléatoire X prenne la valeur x_i. lettre

L'algorithme Wu-Manber est un algorithme de correspondance de chaînes utilisé pour rechercher efficacement des chaînes. Il s'agit d'un algorithme hybride qui combine les avantages des algorithmes de Boyer-Moore et de Knuth-Morris-Pratt pour fournir une correspondance de modèles rapide et précise. Étape 1 de l'algorithme Wu-Manber. Créez une table de hachage qui mappe chaque sous-chaîne possible du modèle à la position du modèle où cette sous-chaîne apparaît. 2. Cette table de hachage est utilisée pour identifier rapidement les emplacements de départ potentiels des modèles dans le texte. 3. Parcourez le texte et comparez chaque caractère au caractère correspondant dans le modèle. 4. Si les caractères correspondent, vous pouvez passer au caractère suivant et poursuivre la comparaison. 5. Si les caractères ne correspondent pas, vous pouvez utiliser une table de hachage pour déterminer le prochain caractère potentiel du modèle.

L'algorithme d'optimisation des baleines (WOA) est un algorithme d'optimisation métaheuristique inspiré de la nature qui simule le comportement de chasse des baleines à bosse et est utilisé pour l'optimisation de problèmes numériques. L'algorithme d'optimisation Whale (WOA) commence avec un ensemble de solutions aléatoires et optimise en fonction d'un agent de recherche sélectionné au hasard ou de la meilleure solution jusqu'à présent grâce à des mises à jour de position de l'agent de recherche à chaque itération. Inspiration de l'algorithme d'optimisation des baleines L'algorithme d'optimisation des baleines s'inspire du comportement de chasse des baleines à bosse. Les baleines à bosse préfèrent la nourriture trouvée près de la surface, comme le krill et les bancs de poissons. Par conséquent, les baleines à bosse rassemblent de la nourriture pour former un réseau de bulles en soufflant des bulles dans une spirale ascendante lorsqu’elles chassent. Dans une manœuvre de « spirale ascendante », la baleine à bosse plonge à environ 12 m, puis commence à former une bulle en spirale autour de sa proie et nage vers le haut.

L'algorithme SIFT (Scale Invariant Feature Transform) est un algorithme d'extraction de caractéristiques utilisé dans les domaines du traitement d'images et de la vision par ordinateur. Cet algorithme a été proposé en 1999 pour améliorer les performances de reconnaissance et de correspondance d'objets dans les systèmes de vision par ordinateur. L'algorithme SIFT est robuste et précis et est largement utilisé dans la reconnaissance d'images, la reconstruction tridimensionnelle, la détection de cibles, le suivi vidéo et d'autres domaines. Il obtient l'invariance d'échelle en détectant les points clés dans plusieurs espaces d'échelle et en extrayant des descripteurs de caractéristiques locales autour des points clés. Les principales étapes de l'algorithme SIFT comprennent la construction d'un espace d'échelle, la détection des points clés, le positionnement des points clés, l'attribution de directions et la génération de descripteurs de caractéristiques. Grâce à ces étapes, l’algorithme SIFT peut extraire des fonctionnalités robustes et uniques, permettant ainsi un traitement d’image efficace.

Le concept de méthode bayésienne La méthode bayésienne est un théorème d'inférence statistique principalement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il effectue des tâches telles que l'estimation des paramètres, la sélection du modèle, la moyenne du modèle et la prédiction en combinant les connaissances préalables avec les données d'observation. Les méthodes bayésiennes sont uniques dans leur capacité à gérer avec flexibilité l'incertitude et à améliorer le processus d'apprentissage en mettant continuellement à jour les connaissances antérieures. Cette méthode est particulièrement efficace lorsqu’il s’agit de problèmes avec de petits échantillons et de modèles complexes, et peut fournir des résultats d’inférence plus précis et plus robustes. Les méthodes bayésiennes sont basées sur le théorème de Bayes, qui stipule que la probabilité d'une hypothèse étant donné certaines preuves est égale à la probabilité de la preuve multipliée par la probabilité a priori. Cela peut s'écrire comme suit : P(H|E)=P(E|H)P(H) où P(H|E) est la probabilité a posteriori de l'hypothèse H étant donné la preuve E, P(