記事「母集団最適化アルゴリズム：コウモリアルゴリズム(BA)」についてのディスカッション

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今回は、滑らかな関数に対して良好な収束性を示すコウモリアルゴリズム(BA)について考えてみることにします。

BAアルゴリズムを実装する際、多くの文献で著者が全く異なる方法でアルゴリズムを記述していることに気づきました。その違いは、要点を説明する際の用語の使い方と、基本的なアルゴリズムの特徴の両方にあるので、私自身がどのように理解したかを説明します。エコロケーションの基礎となる基本的な物理原理は、大きな留保と慣習を伴って、アルゴリズムに適用することができます。コウモリはMinFreqからMaxFreqまでの周波数の超音波パルスを使用すると仮定しています。周波数はコウモリの速度に影響します。また、ラウドネスという条件付き概念を用い、コウモリの現在位置での局所探索の状態から、最適解の近傍での大域探索の状態への遷移に影響を与えるようにしました。最適化の過程で脈動周波数は増加し、音の大きさは減少します。

次は、BAアルゴリズムの擬似コードです（図1）。

1.コウモリの個体数を初期化する
2.周波数、速さ、新しいソリューションを創出する
3.局地的な解を模索する
4.大域的な解を更新する
5.音量を小さくし、脈動周波数を大きくする
6.停止基準に達するまで、手順2を繰り返す

スキーム


図1：BAアルゴリズムブロック図

作者: Andrey Dik

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