다양한 조건에서 살아남는 잡초의 놀라운 능력은 강력한 최적화 알고리즘을 만들기 위한 아이디어가 되었습니다. IWO는 앞서 검토한 알고리즘 중 가장 우수한 알고리즘 중 하나입니다.
침입성 위드 알고리즘은 글로벌 검색에 적합합니다. 이 알고리즘은 좋은 성능을 보이지만 모집단의 최상위 멤버가 사용되지는 않습니다. 그리고 국부적 극단에서 잠재적인 고착화를 방지하는 메커니즘이 없습니다. 알고리즘의 연구와 활용 사이에 균형은 없지만 이것이 알고리즘의 정확성과 속도에 부정적인 영향을 미치지는 않았습니다. 이 알고리즘에는 다른 단점도 있습니다. 최적화 전반에 걸쳐 검색 성능이 고르지 않다는 사실은 위에서 언급한 문제를 해결할 수 있다면 IWO의 성능이 잠재적으로 더 높아질 수 있음을 의미합니다.
새로운 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 침입성 잡초 최적화(IWO) 가 게재되었습니다:
다양한 조건에서 살아남는 잡초의 놀라운 능력은 강력한 최적화 알고리즘을 만들기 위한 아이디어가 되었습니다. IWO는 앞서 검토한 알고리즘 중 가장 우수한 알고리즘 중 하나입니다.
침입성 위드 알고리즘은 글로벌 검색에 적합합니다. 이 알고리즘은 좋은 성능을 보이지만 모집단의 최상위 멤버가 사용되지는 않습니다. 그리고 국부적 극단에서 잠재적인 고착화를 방지하는 메커니즘이 없습니다. 알고리즘의 연구와 활용 사이에 균형은 없지만 이것이 알고리즘의 정확성과 속도에 부정적인 영향을 미치지는 않았습니다. 이 알고리즘에는 다른 단점도 있습니다. 최적화 전반에 걸쳐 검색 성능이 고르지 않다는 사실은 위에서 언급한 문제를 해결할 수 있다면 IWO의 성능이 잠재적으로 더 높아질 수 있음을 의미합니다.
그림 4의 알고리즘 테스트 결과 히스토그램
그림 4. 테스트 알고리즘의 최종 결과 히스토그램
작성자: Andrey Dik