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標題: 一堆磷蝦算法
 
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一堆磷蝦算法

一堆磷蝦算法
束的磷蝦(KH)是由Gandomi和阿拉維在2012年提出的一種算法所引發的新的生物[17] KH的行為對象磷蝦為基礎的仿真算法一堆。食品從一堆個人磷蝦磷蝦密度的最小距離的最佳運動被認為是目標函數。時間依賴性的位置磷蝦個人正在制定的三個主要因素。

運動誘導的其他對象的存在。
活動,食品和
隨機蔓延。
衍生工具及搜索隨機隨機搜索,而不是使用它,因為該算法不需要KH的斜率。重要的是要調整相關的參數與每個算法,一個元推理技術。該算法的有趣的部分之一,獲得現實世界中的係數的實證研究仔細模擬磷蝦和它的行為。事實上,只有時間間隔可能需要調整KH算法。這是一個突出的優點,並比較在另一個算法,所提出的算法的風的性質,可以考慮。 KH方法的優化工作是非常有前途的未來的應用驗證步驟。

[編輯]優化的多束團
集團優化,而不是多個子一群群的粒子的優化(PSO),1(標準)使用一堆的變種。具體的多樣化的方式,決定何時,何地開始了一堆的子群優化常用的方法,每個子一堆是專注於一個特定的區域。尤其是多束團的框架是安裝數(本地)存在最優解的多模態優化問題。

[編輯]優化的一組粒子
優化(PSO)是一組粒子,解決問題的,可以通過以下來表示的n維空間中的一個點,或者如果一個全面的優化算法的最佳解決方案。假設空間上積後每個時間步長,和被分配到每秒的顆粒之間的通信的信道,以及在[18],[19]的顆粒通過空間移動,並根據一些健身標準評價。更適合的值隨著時間的推移,這取決於在顆粒上的朝向加速的這些顆粒通信集團,。這些模擬退火等全球最小化,這種方法的主要優點是,一組成員包括大量的顆粒,將增加小值的技術問題令人印象深刻的應變能力。

[編輯]河組流行病學
河組動力學(RFD)[20]蟻群優化(ACO)和一個類似的推理方式。事實上,RFD可以複製取決於如何樓層侵蝕和沉積由河流水,形成ACO被視為梯度版本。轉換為水環境的減少,動態地改變位置的海拔梯度建立。加強最好的東西,創建一個新的梯度,梯度下降仍在繼續。 ,因此在較低的高度的形式,提供了良好的解決方案。這種方法已被應用於解決各種NP完全問題(例如,可變成本曲線圖[21]獲得的最小生成樹問題樹木的最小距離)。特別適合於斜坡的的RFD方向的是要解決這些問題,發現效果不錯,並沒有花費大量的計算時間,提供了一個很好的平衡事實上,RFD,樹蓋,如形成因為這個問題,特別是非常適合。 [22]

[編輯顆粒
Vicsek模型通常顆粒(SPP),由1995年的Vicsek進行了介紹。作為一個特殊的情況下boids模型,這是介紹在1986年由雷諾[23],[24]從人群中,你可以移動以恆定的速度建模的平均水平方向運動的區域的其他每當附近的粒子增加,採用任意由顆粒回應擾動SPP [25]的一組。植絨動物模型SPP共享某些特性,預測的是,無論組的水平了一堆不同種類的動物。 [26]父親發生在各種規模的密制的緊急行動,結合一些的通用性和魯棒性的轉向它捕捉這種行為,面臨的挑戰是找到至少一個統計模型理論物理。 [26] [27] ​​[28] [29]

編輯隨機擴散導航
的最優目標函數導航(SDS)的隨機擴散全局搜索的合適的基於代理的問題的概率,可以分解成幾個獨立的部分的功能​​和優化技術。隨機選取的參數重複的部分目標函數進行評估,以檢驗假設每個代理的代理的電流假說。版本的標準SDS部分的功能​​的評價是積極的或不活動讓每一個代理的結果。假設有關本集團作為一個整體的信息傳播途徑是透過代理商之間的溝通。不同於stigmergic通信使用的ACO在觀察作為種劑螞蟻SDS步驟通過一個到一個通信策略類似於垂直輸送的假說。代理的人口是穩定在全局最優解的正反饋機制,隨著時間的推移得到了保證。 SDS是既高效又強大的搜索功能和廣泛的數學算法進行了優化。

編輯應用程序

的Womu的智能技術,可以在多個應用程序中使用。美國軍方控制的無人駕駛飛機正在研究如何一堆歐洲航天局軌道干擾與自組織的一堆你的所思所想。美國航空航天局已經研究了這個星球的映射使用多種技術。 M·安東尼·劉易斯1992種和喬治·A·Bekey目的,在殺死癌細胞的腫瘤納米機器人控制身體的軍事情報的可能性進行討論。 [30]軍事情報已被應用到數據挖掘。 [31]

[編輯]人群仿真
人群仿真為手段,為藝術家創建複雜的交互式系統,或gunjipseong技術。

從士丹利和Stella:破冰在電影中是第一個利用眾多的技術呈現了一群新的綠色現實,魚和使用Boids系統的變動。蒂姆·伯頓的蝙蝠俠做了一大堆的技術代表議案一組蝙蝠回報。場景之間的“指環王”電影三部曲的主要戰役是使用了類似的技術被稱為西布魯克味道。這是價格便宜,功能強大,簡單,,因為一堆技術是特別有吸引力的。

飛機上的乘客登機模擬了一堆理論。的西南航空公司研究員道格拉斯·A.勞森不同的登機牌登機的時候,只用6互動規則的方法來評估,基於Ant的計算機模擬方法(米勒,2010年,XII-XVIII)。 [32]

[編輯]基於Ant的路由
基於Ant的路由在軍事情報通信網絡正在研究使用的形式。這多里戈是獨立的20世紀90年代中期以來,惠普的一些變種。默認情況下,概率增強通過穿越這個獎勵/成功的路徑,每個“蟻族”(一個小的控制數據包)向網絡發送大量的路由表。加強的傳輸路徑,扭轉,並在同一時間正在研究:後加固需要對稱網絡和兩個定向耦合。在知道結果(但你付出的根傳輸加固補償膜)的電影在你的面前,你知道有多好。隨機系統工作,因為缺乏重複性,因此,有在商業化的一大障礙。意味著移動媒體和新技術來改變閾值由一群智能(2002,P175金線)採取集體行動的可能性。

航空公司和抵達的飛機在機場停機位分配,使用基於Ant的路由。從美國西南航空公司湧向理論的軟件程序或軍事情報 - 螞蟻單獨的殖民地,我認為它的工作原理比1和。最佳機場門口的每一個飛行員的作用,如螻蟻。他說:“對於航空公司飛行員做什麼是最好的,他從自己的經驗中學習,這是最好的解決辦法,”道格拉斯·A.勞森解釋說。因此,飛行員的“殖民地”,總是要離開門快速抵達。之前的計劃,即使它們發生,可以是航空公司的飛行員,BACK-UPS發出警告。發生的事情發生,因為我們可以預見的是,我們應該能夠使用的門,“勞森說,[33]
2012-10-28 07:23 PM#1
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