Discussão do artigo "Algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)"
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Novo artigo Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA) foi publicado:
Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização, combinando as ideias dos algoritmos de otimização de forrageamento bacteriano (BFO) com as técnicas usadas no algoritmo genético (GA), resultando no algoritmo híbrido BFO-GA. Ele utiliza o comportamento de enxameamento das bactérias para a busca global da solução ótima e operadores genéticos para refinar os ótimos locais. Ao contrário do BFO original, as bactérias agora podem mutar e herdar genes.
O BFO (Bacterial Foraging Optimization) é um algoritmo de otimização inspirado no comportamento das bactérias ao buscar alimento. Ele foi proposto em 2002 por Rahul K. Kujur. O BFO modela o movimento das bactérias usando três mecanismos principais: transições, difusão e atualização de posição. Cada bactéria no algoritmo representa uma solução para o problema de otimização, e o alimento corresponde à solução ótima. As bactérias se movem no espaço de busca para encontrar o melhor alimento.
O algoritmo genético (GA) é um algoritmo de otimização inspirado nos princípios da seleção natural e genética. Ele foi desenvolvido por John Holland na década de 1970. O GA trabalha com uma população de indivíduos que representam soluções para o problema de otimização. Os indivíduos são submetidos a operações de cruzamento (combinação de informações genéticas) e mutação (alterações aleatórias na informação genética) para criar novas gerações. Após várias gerações, o GA busca encontrar a solução ótima.
O algoritmo híbrido BFO-GA combina as vantagens de ambos os algoritmos. O BFO tem uma boa capacidade de busca local e rápida convergência, mas pode ter dificuldades na busca global. Por outro lado, o GA tem uma boa capacidade de busca global, mas pode ser lento na convergência e propenso a ficar preso em ótimos locais. O algoritmo híbrido BFO-GA tenta superar essas limitações, utilizando o BFO para a busca global e o GA para refinar os ótimos locais.
Autor: Andrey Dik