ファイアフライアルゴリズムとメタヒューリスティック解決アルゴリズムの紹介と比較

ホタル アルゴリズムは、ホタルのちらつき行動からインスピレーションを得たメタヒューリスティック最適化アルゴリズムであり、継続的な最適化問題を解決するように設計されています。

ホタル アルゴリズムの原理

ホタル アルゴリズムでは、目的関数はホタルの尾の光の強度に関係します。最適化の観点から見ると、ホタルの誘引と動きからアルゴリズムがインスピレーションされ、それに従うことで最適なソリューションを得ることができます。

ホタル アルゴリズムでは、ホタルはランダムに生成された実行可能なソリューションを指します。これらには、目的関数のパフォーマンスに基づいて、関数値に比例した光強度が割り当てられます。最小化問題の場合、最小の関数値を持つ解に最大の光強度が割り当てられます。溶液の光強度が分散されると、各ホタルはより高い光強度のホタルを追跡します。最も明るいホタルは、周囲をランダムに移動してローカル検索を実行します。

このアルゴリズムは、ホタルがフラッシュ ライトを使用して相互作用する方法を模倣しています。すべてのホタルが異性に惹かれると仮定します。これは、どのホタルも他のすべてのホタルを引き付ける可能性があることを意味します。ホタルの魅力はその明るさに直接比例し、明るさは目的関数に依存します。より明るいホタルは他のホタルを引き寄せます。さらに、逆二乗の法則に従って、明るさは距離とともに徐々に減少します。

ホタルのアルゴリズムとメタヒューリスティック解決アルゴリズム

ホタルは点滅特性を使用して通信し、約 2,000 の固有の点滅パターンがあります。それらは、短いパターン化された光のフラッシュを生成します。

この点滅パターンのコミュニケーションは、仲間を引き寄せ、捕食者に警告するために使用されます。適切なパートナーは、同じパターンを真似たり、特定のパターンで応答したりしてコミュニケーションをとります。したがって、ホタルの閃光は近くのホタルに反応を引き起こします。

自然選択と適者生存は、初期のメタヒューリスティック アルゴリズムの中核となる考え方です。アルゴリズム モデリングの複雑さにより、決定論的解決法の実装は困難であるため、メタヒューリスティック解決アルゴリズムの開発が促進されています。

メタヒューリスティック アルゴリズムは、ランダム性の特性を使用して、ランダムに生成された実行可能なソリューションのセットから反復してソリューションの品質を向上させる、最適化問題の近似ソリューションです。

メタヒューリスティック アルゴリズムは最適性を保証できませんが、合理的で許容可能なソリューションを提供するためにテストすることはできます。

さらに、メタヒューリスティック アルゴリズムには、問題動作の影響を受けにくいという利点があるため、多くのアプリケーション シナリオで役立ちます。

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