Введение В мире оптимизации поиск наилучшего решения проблемы может быть сложной задачей, особенно когда область поиска обширна и сложна. Традиционные методы оптимизации, такие как алгоритмы на основе градиента, часто страдают от сходимости к локальным оптимумам. В последние годы метаэвристика приобрела популярность для решения сложных задач оптимизации. Метаэвристика — это алгоритм, который просматривает огромные пространства решений, чтобы найти оптимальные или почти оптимальные..

На помощь приходит алгоритм Ant Colony Optimization (ACO) !! В этой статье я опишу реализацию алгоритма Ant Colony Optimization (ACO) (с примером кода) и расскажу, как его использовать для решения оптимизации (минимизации) некоторых стандартных функций непрерывной области тестирования. Алгоритм ACO принадлежит к семейству так называемых метаэвристических алгоритмов, основанных на природе, которые набирают популярность в области машинного обучения. Структура статьи следующая:..

Информатика , Оптимизация Метаэвристика Великолепные уроки, извлеченные из природы При поиске оптимального ответа с помощью эвристических алгоритмов мы обычно используем методы поиска методом проб и ошибок. Нет никакой гарантии, что решение будет найдено в этом методе, так как многие другие популярные методы могут быть более эффективными и действенными. В общем, эвристические алгоритмы считаются методами, основанными на локальном поиске, потому что их поиск сосредоточен на..

Количество опубликованных метаэвристик увеличивается с каждым годом, а вместе с ними и популярность их применения в различных областях исследований. Это затрудняет составление их полного списка, их ранжирование и выбор наилучшего варианта, подходящего для конкретной проблемы, но даже разочаровывает новичков. Это противоречит происхождению этих алгоритмов, которые предполагают, что это простой алгоритм черного ящика, готовый к применению в любой задаче оптимизации (по крайней мере, почти..