人工蜂コロニー-PSOとの違い

「人工蜂コロニー-PSOとの違いを解説」

ABCの直感とコード実装、そして粒子群最適化を上回る点を探る

最近の記事で、自然にインスパイアされたアルゴリズムの一環として、私は粒子群最適化（PSO）の直感、実装、および有用性について共有しました。こちらの記事。今日は、人工蜂コロニー（ABC）の動作について説明します。

蜂は群れの一部ですよね？これらの2つのアルゴリズムは単純に同じコインの2つの面なのでしょうか？

この記事では、まずABCの直感について説明します。次に、数学を提供し、その後にPythonでの実装を行います。最後に、PSOでは解決できない問題をABCが簡単に解決する理由を説明します。

直感

強化学習や進化アルゴリズムの場合と同様に、ABCの背後にある基本的な要素は、探索と利用のバランスです。

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群知能アルゴリズムに慣れていない人々は、生物学との関連性によって最初は抵抗感を感じるかもしれません。自然界で実際に起こることを模倣するための複雑な数学モデリングがあると思い込むかもしれません。テキストでは変数がギリシャ文字で表されることが一般的ですが、これは複雑さの誤った認識を高める要素です。

しかし、少なくともABCの場合はまったくそうではありません。蜂のワグルダンスについて理解する必要はありませんし、このアルゴリズムには高校の数学が含まれています。

基本的には、有望な場所に対するローカルな方向検索を行い、目的関数の改善があった場合にのみ結果を保存し、進展がない長い期間に遭遇した場合にはグローバルなランダム検索を行うということです。

このアルゴリズムの作成者はそれを饒舌な名前でパッケージ化し、これらを従業員の蜂、見物人の蜂、斥候の蜂としました。

解決策の設定

PSOと同様に、ABCはメタヒューリスティックアルゴリズムですか？

「メタヒューリスティック」とは何でしょうか？

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