Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)"
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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG) :
Wir werden das Prinzip des Aufbaus von Algorithmen mit mehreren Populationen besprechen. Als Beispiel für diese Art von Algorithmus werden wir uns den neuen nutzerdefinierten Algorithmus - Evolution of Social Groups (ESG) - ansehen. Wir werden die grundlegenden Konzepte, die Mechanismen der Populationsinteraktion und die Vorteile dieses Algorithmus analysieren und seine Leistung bei Optimierungsproblemen untersuchen.
Im Bereich der Optimierung gibt es eine breite Palette von Populationsalgorithmen, die darauf ausgelegt sind, optimale Lösungen für verschiedene Probleme zu finden. Trotz ihrer Bedeutung sind die Algorithmen mit mehreren Populationen und Schwärmen bisher in meinen Artikeln nicht ausreichend behandelt worden. In diesem Zusammenhang halte ich es für notwendig, dieses faszinierende und vielversprechende Thema ausführlicher zu behandeln.
Algorithmen mit mehreren Populationen basieren auf der Idee, mehrere unabhängige Populationen zur Lösung von Optimierungsproblemen zu verwenden. Die Populationen arbeiten logisch parallel und können Informationen über optimale Lösungen austauschen, wodurch es möglich ist, gleichzeitig verschiedene Regionen des Parameterraums zu untersuchen und verschiedene Optima zu finden. Andererseits verwenden Multischwarm-Algorithmen soziale Gruppen (Schwärme) aus vielen interagierenden Partikeln (Mitgliedern), die auch miteinander kooperieren und Informationen austauschen können, um optimale Lösungen zu erzielen.
In diesem Artikel werden wir den ESG-Algorithmus mit mehreren Populationen betrachten, den ich speziell für diesen Artikel entwickelt habe. Wir werden uns mit den Grundprinzipien solcher Algorithmen befassen. Darüber hinaus werden wir die Ergebnisse vergleichender Studien berücksichtigen, die es uns ermöglichen, die Effektivität dieser Algorithmen im Vergleich zu Monopopulations-Optimierungsmethoden zu bewerten.
Autor: Andrey Dik