Алгоритмы оптимизации, вдохновленные природой

Алгоритмы оптимизации - это высокоэффективные алгоритмы, которые сосредоточены на поиске решений очень сложных задач оптимизации, таких как задачи коммивояжера, задачи планирования, максимизация прибыли и т. Д. Алгоритмы, вдохновленные природой, представляют собой набор новых методологий и подходов к решению проблем, основанных на естественных процессах. Некоторые из популярных примеров вдохновленных природой алгоритмов оптимизации включают: генетический алгоритм, оптимизацию роя частиц, алгоритм поиска cukcoo, оптимизацию колонии муравьев и так далее.

Зачем нужны природные алгоритмы оптимизации?
Эти алгоритмы очень эффективны при поиске оптимизированных решений многомерных и мультимодальных проблем. Традиционный подход к оптимизации в исчислении: нахождение производной первого порядка целевой функции и приравнивание ее к нулю для получения критических точек. Эти критические точки затем дают максимальное или минимальное значение в соответствии с целевой функцией. Вычисление градиентов или даже производных более высокого порядка требует больше вычислительных ресурсов и более подвержено ошибкам, чем другие методы.

Кроме того, вы можете представить, насколько сложно найти решение проблемы минимизации / максимизации с 20 или даже большим количеством переменных. Однако, используя эти вдохновленные природой алгоритмы, проблема может быть решена с меньшими вычислительными затратами и сложностью времени. Эти алгоритмы используют стохастический подход для поиска наилучшего решения в большом пространстве поиска проблемы.

Применение природных алгоритмов оптимизации:

1. Проектирование цифровых фильтров
2. Обработка изображений
3. Машинное обучение
4. Разработка цифровых интеграторов и дифференциаторов
5. Распознавание лица
6. Искусственные нейронные сети