Las abejas melíferas no solo son polinizadores de cultivos alimenticios de vital importancia, sino que su búsqueda de fuentes de alimentos ricos también ha demostrado ser un excelente modelo para optimizar problemas numéricos. Ahora, los investigadores de la Universidad de Kanazawa y la Universidad de Toyama han utilizado el comportamiento inteligente deabejas para mejorar el rendimiento de optimización en problemas del mundo real.
Inspirado por el comportamiento de alimentación de una colonia de abejas melíferas, el algoritmo de colonia de abejas artificiales ABC es un algoritmo relativamente nuevo basado en la población para resolver problemas complejos de optimización. En el algoritmo, las abejas empleadas buscan fuentes de alimentos y comparten la información conlas abejas espectadoras, que luego eligen una fuente de alimento para explotar. Las abejas exploradoras realizan búsquedas aleatorias para descubrir nuevos alimentos. Las posiciones de las fuentes de alimentos representan posibles soluciones a un problema de optimización. El algoritmo ABC tiene menos parámetros de control, una estructura más simple y más convincenterendimiento que otros métodos, por lo que se ha aplicado ampliamente en campos como la minería de datos y el enrutamiento de vehículos. "Sin embargo, se necesitan muchas iteraciones para obtener una solución", explica Yuki Todo, de la Facultad de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Kanazawa, "por lo tanto, se desempeña bien en exploración pero pobre en explotación "
Por lo tanto, los investigadores desarrollaron un nuevo mecanismo sin escala para guiar la búsqueda del algoritmo ABC y verificaron su rendimiento utilizando problemas del mundo real. Analizaron cómo las propiedades de red de una red sin escala, a saber, la distribución de la ley de potenciay el coeficiente de correlación de bajo grado, influye en el proceso de optimización. En cada iteración, las abejas empleadas o las curiosas fueron ubicadas en los nodos de la red libre de escamas de acuerdo con la calidad de sus fuentes de alimentos.las fuentes de alimentos se reubicaron en nodos de alto grado y las abejas empleadas con fuentes de alimentos de relativamente baja calidad se reubicaron en nodos de bajo grado.Con estas reglas, la propiedad de distribución de la ley de poder hizo que las abejas empleadas de baja calidad fueran más propensas a conectarse con alta calidadabejas empleadas
El mecanismo sin escala permite a cada abeja empleada obtener información más efectiva de sus vecinos, lo que mejora la capacidad de explotación del algoritmo ABC. Debido a que la propiedad del coeficiente de correlación de bajo grado puede controlar el intercambio de información entre las abejas empleadas de alta calidad, evita que la información de estas abejas se apodere rápidamente de toda la población. Esto ayuda a mantener la diversidad de la población y evita que el problema de la población converja demasiado pronto ". Durante el proceso de optimización, el algoritmo ABC sin escala obtiene un mejor equilibrio entreexploración y explotación ", dice Junkai Ji de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Toyama," y también mejora la capacidad de búsqueda de otros enfoques iterativos, como el algoritmo de polinización de flores ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Kanazawa . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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