Обсуждение статьи "Алгоритм оптимизации на основе искусственной экосистемы — Artificial Ecosystem-based Optimization (AEO)"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Алгоритм оптимизации на основе искусственной экосистемы — Artificial Ecosystem-based Optimization (AEO):
В статье рассматривается метаэвристический алгоритм AEO, который моделирует взаимодействия между компонентами экосистемы, создавая начальную популяцию решений и применяя адаптивные стратегии обновления, и подробно описываются этапы работы AEO, включая фазы потребления и разложения, а также различные стратегии поведения агентов. Статья знакомит с особенностями и преимуществами данного алгоритма.
Алгоритм AEO основан на нескольких ключевых принципах, наблюдаемых в природе. Подобно тому, как в экосистемах существует множество видов, каждый из которых адаптирован к своей экологической нише, AEO использует популяцию разнообразных решений. В этом контексте каждое решение можно рассматривать как отдельный "вид", обладающий уникальными характеристиками и способностями к адаптации.
В природе энергия передается от одного организма к другому через пищевые цепи. В AEO это моделируется через взаимодействие различных типов "агентов" – от "травы" до "всеядных". Здесь информация, аналогичная энергии, передается между решениями, что способствует улучшению общего качества популяции. Экосистемы характеризуются как конкуренцией за ресурсы, так и симбиотическими отношениями. Алгоритм AEO отражает эти процессы через стратегии обновления решений, где агенты могут "конкурировать" за лучшие позиции или "сотрудничать", обмениваясь информацией.
Автор: Andrey Dik