Роевой интеллект

Метод роя частиц, МРЧ (англ. Particle Swarm Optimization, PSO) — метод численной оптимизации, для использования которого не нужно знать точного градиента оптимизированной функции. МРЧ был доказан Кеннеди, Эберхартом и Шии, изначально предназначался для имитации социального поведения . Алгоритм был упрощен, и было отмечено, что он пригоден для выполнения оптимизации. Книга Кеннеди и Эберхарта описывает много философских аспектов МРЧ и так называемого роевого интеллекта. Большое исследование приложений МРЧ сделано Поле[3][4].

МРЧ оптимизирует функцию, поддерживая популяцию возможных решений, называемых частицами, и перемещая эти частицы в пространстве решений согласно простой формуле. Перемещение подчиняется принципу наилучшего найденного в этом пространстве положения, постоянно изменяется при нахождении частицами выгодных положений.

Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации муравьиной колонии, англ. ant colony optimization, ACO) — один из эффективных полиномиальных алгоритмов для нахождения приближенных решений задачи коммивояжера, а также аналогичных задач поиска маршрутов на графах. Подход предложенный бельгийским исследователем Марко Дориго (Marco Dorigo).

Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьёв, ищущих пути от колонии до еды. В основе алгоритма лежит поведение муравьиной колонии — маркировка удачных дорог большим количеством феромона. Работа начинается с размещения муравьёв в вершинах графа (городах), затем начинается движение муравьёв — направление определяется вероятностным методом, на основании формулы:

${\displaystyle P_{i}={\frac {{l_{i}}^{q}\cdot {f_{i}}^{p}}{\sum _{k=0}^{N}{{l_{k}}^{q}\cdot {f_{k}}^{p}}}}}$,

где:

${\displaystyle P_{i}}$ — Вероятность перехода дорогой ${\displaystyle i}$,

${\displaystyle l_{i}}$ — Длина ${\displaystyle i}$-ого перехода,

${\displaystyle f_{i}}$ — Количество феромонов на ${\displaystyle i}$-ом переходе,

${\displaystyle q}$ — Величина, определяющая «жадность» алгоритма,

${\displaystyle p}$ — Величина, которая определяет «стадность» алгоритма і

${\displaystyle q+p=1}$.

Искусственный алгоритм пчелиной семьи (ABC) — алгоритм роя на основе мета-эвристического алгоритма было введено Карабогом в 2005 году[5]. Он имитирует поведение кормовых медоносных пчел. Алгоритм ABC состоит из трех этапов: рабочей пчелы, пчелы-надзирателя, и пчелы-разведчика. Пчелы используют алгоритм локального поиска в окрестности решения, выбранные на основе детерминированного отбора рабочими пчелами и вероятностного отбора пчелами-надзирателями. Пчела-разведчик выполняет отказ от истощенных источников питания в кормовом процессе. По этой аналогии решения, которые не полезны больше для поиска решения отбрасываются, и добавляются новые решения (по аналогии с исследованием новых регионов в поиске источников).

Искусственная иммунная система (ИИС) — это адаптивная вычислительная система, использующая модели, принципы, механизмы и функции, описанные в теоретической иммунологии, которые применяются для решения прикладных задач[6].

Несмотря на то, что природные иммунные системы изучены далеко не полностью, на сегодня существуют по меньшей мере три теории, объясняющие функционирование иммунной системы и описывающие взаимодействие её элементов, а именно: теория отрицательного отбора, теория клональной селекции и теория иммунной сети. Они легли в основу создания трех алгоритмов функционирования ИИС.

Алгоритм гравитационного поиска (англ. Gravitational Search Algorithm, GSA) — алгоритм поиска, основанный на законе всемирного тяготения и понятиях массового взаимодействия. Алгоритм основывается на теории притяжения из физики Ньютона. В алгоритме в качестве поисковых агентов использует гравитационные массы.

В последние годы были разработаны различные эвристические методы оптимизации. Многие из этих методов основаны на аналогичных явлениях в природе. Если сравнивать алгоритм гравитационного поиска с другими алгоритмами, то данный метод один из самых эффективных в решении различных задач оптимизации нелинейных функций.

Исследователи из Швейцарии разработали алгоритм, основанный на правиле Гамильтона семейной селекции. Алгоритм показывает, как альтруизм особи в рое может со временем развиваться и приведет к более эффективному поведению роя[7][8].

Алгоритм интеллектуальных капель воды (англ. IWD) — алгоритм роя на основе алгоритма оптимизации, который использует методы естественных рек и как они находят почти оптимальные пути к месту назначения.

Он находит оптимальные или близкие к оптимальным пути, вытекающие из реакции, протекающие между каплями воды, когда вода течет руслом реки. В IWD алгоритм, несколько искусственных капель воды, зависят друг от друга способны изменять своё окружение таким образом, что находят оптимальный путь на пути наименьшего сопротивления. Итак, IWD алгоритм это конструктивный популяционно-ориентированный алгоритм оптимизации[9].

Алгоритм кукушки (Cuckoo search) представляет собой оптимизированный алгоритм, разработанный Ян Синьшэ (Xin-She Yang) и Суашем Дебом (Suash Deb) в 2009 году.

Вдохновением для его создания послужил гнездовой паразитизм некоторых видов кукушек, что подкладывают свои яйца в гнезда других птиц (других видов птиц). Некоторые из владельцев гнезд могут вступить в прямой конфликт с кукушками, что врываются к ним. Например, если владелец гнезда обнаружит, что яйца не его, то он или выбросит эти чужие яйца или просто покинет гнездо создаст новое где-то в другом месте.

Некоторые виды кукушек, такие как гнездовые паразиты с Нового мира, например полосатая или четырёхкрылая кукушка (Tapera naevia), эволюционировали таким образом, что самки очень часто специализируются на имитации цветов и структуры яиц избранных видов птиц-хозяев[10].