Ilyas / 新闻源

В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.

В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.

Эта статья является продолжением темы социального поведения живых организмов и его воздействия на разработку новой математической модели - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы погрузимся в двухфазную эволюцию, проведем тестирование алгоритма и сделаем выводы. Подобно тому, как в природе группа живых организмов объединяет свои усилия для выживания, ASBO использует принципы коллективного поведения для решения сложных задач оптимизации.

Эта статья представляет увлекательное погружение в мир социального поведения живых организмов и его влияние на создание новой математической модели — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы рассмотрим, как принципы лидерства, соседства и сотрудничества, наблюдаемые в обществах живых существ, вдохновляют разработку инновационных алгоритмов оптимизации.

Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.