Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Künstliche multisoziale Suchobjekte (MSO)"
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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Künstliche multisoziale Suchobjekte (MSO) :
Dies ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, der sich mit dem Konzept der sozialen Gruppen befasst. In dem Artikel wird die Entwicklung sozialer Gruppen anhand von Bewegungs- und Gedächtnisalgorithmen untersucht. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die Entwicklung sozialer Systeme zu verstehen und sie bei der Optimierung und Suche nach Lösungen anzuwenden.
zum anderen springen. Alle Gruppen haben ihre eigenen Zentren, die bei jeder Iteration des Algorithmus aktualisiert werden. Außerdem führen wir das Konzept des Gedächtnisses sowohl für die Gruppe als Ganzes als auch für jedes einzelne Partikels in ihr ein. Mit diesen Änderungen ermöglicht unser Algorithmus nun, dass Gruppen auf der Grundlage von Informationen über die besten Lösungen von Sektor zu Sektor wechseln.
Diese neue Modifikation eröffnet neue Möglichkeiten zur Untersuchung der Entwicklung sozialer Gruppen. Die Umstellung auf Sektoren ermöglicht es den Gruppen, Informationen und Erfahrungen innerhalb jedes Sektors auszutauschen, was zu einer effektiveren Suche und Anpassung führen kann. Die Einführung des Gedächtnisses ermöglicht es den Gruppen, Informationen über frühere Bewegungen zu behalten und sie für Entscheidungen über zukünftige Bewegungen zu nutzen.
In diesem Artikel werden wir eine Reihe von Experimenten durchführen, um zu untersuchen, wie diese neuen Konzepte die Suchleistung eines Algorithmus beeinflussen. Wir werden die Interaktion zwischen Gruppen, ihre Fähigkeit zur Kooperation und Koordination sowie ihre Lern- und Anpassungsfähigkeit analysieren. Unsere Erkenntnisse können die Evolution sozialer Systeme erhellen und zu einem besseren Verständnis dafür beitragen, wie sich Gruppen bilden, entwickeln und an eine sich verändernde Umwelt anpassen.
Autor: Andrey Dik