Реферат выполнен в срок. Тема раскрыта. Спасибо!
Информация о работе
Подробнее о работе
Поиск косяком рыб
- 10 страниц
- 2020 год
- 19 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Оператор кормления.
Областью поиска максимального значения функции будем называть аквариум, в котором находятся рыбы (агенты). Рыбы охотятся за разбросанной по всему аквариуму пищей. Для достижения лучшего результата в поиске пищи, рыбы могут выполнять независимые передвижения отдельно от стаи. В результате передвижений вес каждой рыбы может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от того, нашла ли она больше пищи или меньше. Предполагается, что изменение веса рыбы пропорционально нормализованной разнице между значением целевой функции на текущем и предыдущем шаге относительно количества пищи в этих позициях. Изменение веса рыбы оценивается в каждом цикле алгоритма один раз. Для ограничения максимального веса рыбы, в алгоритме существует параметр, называемый максимальным весом агента популяции и обозначаемый 𝑊𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒. Вес рыбы может изменяться только от единицы до величины этого параметра. В начале работы алгоритма вес рыб равен значению 𝑊𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒.
1 Описание алгоритма
Алгоритм поиска косяком рыб (Fish School Search, FSS) был предложен в 2008 году Фило и Нето. Поиск косяком рыб или поиск агрегацией рыб – это алгоритм оптимизации, основанный на поведении стаи рыб в живой природе. Многие виды рыб проявляют так называемое стадное поведение, направленное в основном на повышение их выживаемости. С одной стороны, группировка рыб в стае служит для защиты от преследования хищниками, а с другой стороны является средством для достижения коллективной цели, то есть поиска пищи [2].
В алгоритме поиска косяком рыб агенты (рыбы) плавают в аквариуме (области поиска) в поисках пищи. Аквариум является областью допустимых решений функции, при этом положение рыбы в нем отражает текущий вектор решений. На рисунке 1 представлен пример расположения рыб в аквариуме (на области функции). Вес каждой рыбы описывает ее индивидуальный успех при поиске решения и является неким подобием ее памяти.
...
3.1 Индивидуальное плавание
Каждая рыба в каждом цикле алгоритма совершает индивидуальные перемещения в аквариуме. Направление таких перемещений выбирается случайным образом. Если точка, в которую перемещается агент, находится в границах аквариума, то рыба измеряет количество пищи в этой точке. С точки зрения задачи оптимизации на этом этапе проверяется, находится ли точка в области допустимых значений, а также осуществляется проверка, лучше ли значение целевой функции в этой точке или нет. Если хотя бы одно из этих условий не выполняется, то рыба не перемещается на новое место. После того, как рыба переместилась на новое место, происходит кормление, т.е. оценивание количества пищи в новом месте. Для оператора индивидуального плавания вводится свободный параметр алгоритма, называемый максимальным шагом индивидуального перемещения. Индивидуальное плавание может как из одной итерации, так и из нескольких, поэтому процесс индивидуального плавания можно назвать поиском локального решения.
...
3.2 Коллективно-инстинктивное плавание
После каждого индивидуального перемещения рыб рассчитывается среднее количество отдельных перемещений, основанных на успехе всех рыб в популяции за последнее совершенное перемещение. Это значит, что рыбы, которые наиболее успешно совершили последнее свое перемещение, больше остальных повлияют на выбор общего направления движения.
Инстинктивно-коллективное плавание (collective-instinct swimming) реализуется после завершения всеми агентами индивидуальных плаваний по следующей формуле:
(1)
Второе слагаемое в формуле (1) есть ни что иное, как общий для всех агентов шаг миграции, представляющий собой взвешенную сумму индивидуальных перемещений агентов. Формула (1) означает, что в процессе инстинктивно-коллективного плавания на каждого из агентов оказывают влияние все остальные агенты популяции, и это влияние пропорционально индивидуальным успехам агентов.
3.3 Коллективно-волевое плавание
Коллективно-волевое плавание (collective volition swimming) выполняется после инстинктивно-коллективного плавания. Если суммарный вес стаи в результате индивидуального и инстинктивно-коллективного плавания увеличился, то коллективно-волевое плавание представляет из себя смещение всех агентов в направлении текущего центра жесткости популяции, в противном случае ‒ движение в противоположном направлении. Другими словами, в случае успешных в среднем указанных плаваний популяции стягивается к своему центру тяжести, т.е. повышается интенсивность поиска в области центра тяжести. Если же в среднем успех отрицательный, то популяция расширяется от того же цента, повышая свои диверсификационные свойства.
Коллективно-волевое движение будет иметь разное направление в зависимости от увеличения или уменьшения ранее зарегистрированного веса стаи, который изменяется в зависимости от нового общего веса, который получается в конце текущего цикла.
...
1. Карпенко А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой [текст] / А. П. Карпенко. ‒ М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014. ‒ 446 с.
2. Тимофеева О. П. Исследование популяционных алгоритмов в решении задач непрерывной оптимизации [текст] / О.П. Тимофеева, С.А. Неимущев, Л.И. Неимущева // Труды НГТУим. Р.Е. Алексеева No 4 (123)
3. Поиск с косяком рыб [Электронный ресурс] / режим доступа: https://fkti5301.github.io/exam_tickets_ai_2018_novakova/tickets/47.html (дата обращения 07.05.2020)
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
