В загадочном мире искусственного интеллекта и алгоритмов оптимизации появился новый волшебник — Алгоритм оптимизации мультивселенной (МОА). И кто может лучше изучить эту захватывающую новую технику, чем битва между любимым верховным волшебником, Доктором Стрэнджем, и ужасным демоном Дормамму из вселенной Marvel?

Итак, хватайте свой плащ левитации и кольцо для ремня, и мы отправимся в приключение по измерениям алгоритмов оптимизации с оттенком юмора и щепоткой мистического искусства.

Происхождение Волшебника:

Прежде чем мы углубимся в окончательное противостояние, давайте сначала разберемся, что такое алгоритм оптимизации мультивселенной. MOA — это метаэвристический алгоритм оптимизации, вдохновленный концепцией мультивселенной в квантовой механике. Алгоритм использует идею множественных вселенных, каждая из которых имеет разные решения поставленной проблемы. Это похоже на то, как Доктор Стрэндж использует свой камень времени для изучения различных сценариев и результатов.

Разборки: Доктор Стрэндж (проблема оптимизации) против Дормаму (целевая функция)

В этой эпической битве наша проблема оптимизации представлена ​​Доктором Стрэнджем, который пытается найти самый эффективный способ спасти мир от Дормаму. Дормаму, целевая функция, — это враг, которого мы пытаемся минимизировать или оптимизировать.

Этап 1. Изучение Мультивселенной

Доктор Стрэндж, вооружившись своим верным Оком Агамотто (МОА), начинает одновременно исследовать несколько вселенных, чтобы найти наилучшее решение. В сфере МОА эти вселенные известны как «члены населения». Каждая вселенная имеет свой собственный уникальный набор характеристик (переменных), которые могут привести к разным результатам.

Мантра Доктора Стрэнджа — «исследовать и использовать», что означает, что он постоянно оценивает различные сценарии и адаптируется, чтобы найти наиболее оптимальное решение. MOA делает то же самое, используя динамическую функцию пригодности, кроссовер и операции мутации для развития решений.

Этап 2. Оценка пригодности

Перемещаясь из одной вселенной в другую, Доктор Стрэндж измеряет эффективность каждого решения. В терминах МОА этот процесс называется оценкой пригодности. Алгоритм сравнивает решения из разных вселенных, чтобы определить, какое из них ближе всего к оптимальному результату. Вселенные с лучшими решениями имеют больше шансов быть выбранными для следующего шага.

Раунд 3: Конвергенция

Доктор Стрэндж, исследовав множество вселенных, наконец начинает замечать закономерность. Решения сходятся к одному оптимальному результату — лучшему способу победить Дормаму. В МОА этот процесс известен как конвергенция. По мере повторения алгоритма решения вселенных становятся все более похожими, что приводит к обнаружению наилучшего решения задачи оптимизации.

Большой финал: спасение мира

После бесчисленных испытаний Доктор Стрэндж наконец находит оптимальное решение для спасения мира и изгоняет Дормаму обратно в темное измерение. Он успешно использовал алгоритм оптимизации мультивселенной для изучения различных сценариев, оценки их пригодности и поиска наилучшего решения.

Код показан ниже:

В контексте «Доктора Стрэнджа против Дормаму» простой код Python имитирует алгоритм оптимизации мультивселенной (MOA), используемый Доктором Стрэнджем для поиска оптимального решения для победы над Дормаму. Давайте разберем код со ссылкой на аналогию с Доктором Стрэнджем и Дормаму:

  1. objective_function(solution): эта функция представляет задачу или проблему, которую должен решить Доктор Стрэндж. Чем ниже значение, возвращаемое этой функцией, тем лучше решение. В этом случае задача состоит в том, чтобы минимизировать сумму квадратов разностей между каждым элементом решения и числом 5.
  2. create_random_universe():эта функция создает случайную вселенную, которая по нашей аналогии является сценарием, в котором Доктор Стрэндж сталкивается с Дормаму. У каждой вселенной есть набор характеристик (переменных), которые могут привести к разным результатам.
  3. fitness_evaluation(universes): эта функция представляет Доктора Стрэнджа, оценивающего эффективность каждой вселенной (сценария) путем расчета их пригодности. Пригодность каждой вселенной основана на целевой функции.
  4. crossover(parent1, parent2) и Mutation(universe): эти функции имитируют процесс исследования и использования Доктором Стрэнджем различных сценариев для поиска лучшего решения. Кроссовер объединяет характеристики вселенных с двумя родителями, а мутация вносит небольшие случайные изменения в характеристики вселенной.
  5. Функция main() запускает симуляцию MOA, в которой Доктор Стрэндж итеративно исследует новые вселенные, оценивает их пригодность и комбинирует характеристики лучших вселенных, чтобы найти лучшее решение. Этот процесс продолжается определенное количество итераций (в нашем коде 50 итераций).
  6. В конце симуляции Доктор Стрэндж сходится к лучшей вселенной (решению), которая приводит к оптимальному результату (победа над Дормаму). Фрагмент кода выводит лучшее решение и соответствующее значение целевой функции.