Обсуждение статьи "Алгоритм искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACS)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Алгоритм искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACS):

Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.

Алгоритм ACS был предложен Пинаром Чивичиоглу в 2013 году. Он начинает работать, используя две базовые популяции, содержащие кандидатные решения в пределах доверительной области. Затем алгоритм создает две новые популяции — хищников и жертв, путем отображения значений из начальных популяций α и β с использованием случайных шагов и двоичной матрицы. Кроме того, пятая популяция рассчитывается на основе значений в популяциях хищников и жертв. Процесс включает в себя обновление начальных популяций в течение указанного числа итераций, при этом лучшее решение берется из этих двух популяций.

Миграция и эволюция двух искусственных суперорганизмов, которые биологически взаимодействуют друг с другом, чтобы достичь глобального экстремального значения целевой функции, и процесс аналогичный кооперативному поведению в природе, являются ключом к высокой эффективности ACS в задачах численной оптимизации. Этот уникальный подход к биологически мотивированному взаимодействию между популяциями позволяет алгоритму ACS достигать впечатляющей скорости сходимости и высокой точности решений. Благодаря своей способности быстро и точно находить оптимальные решения, ACS показал себя как мощный инструмент для решения широкого спектра задач численной оптимизации.

Автор: Andrey Dik