Алгоритм оптимизации мозгового штурма

Алгоритм оптимизации мозгового штурма — это эвристический алгоритм , который фокусируется на решении многомодальных проблем, таких как проектирование радиоантенн, над которым работал Яхья Рахмат-Сами , вдохновленный процессом мозгового штурма , предложенным доктором Юхуэй Ши . ^[1]^[2]

Более 200 статей, связанных с алгоритмами BSO, появились в различных журналах и на конференциях. Также были специальные выпуски и специальные сессии по алгоритму оптимизации Brain Storm в журналах и на различных конференциях, таких как Memetic Computing Journal. ^[3]^[4]

Существует также ряд вариантов алгоритмов, таких как оптимизация мозгового штурма с гиповариацией, где оценка функции объекта основана на гипо- или субдисперсии, а не на гауссовой дисперсии, ^{[ требуется ссылка ]} и оптимизация мозгового штурма с глобальным лучшим вариантом, где глобальный лучший вариант включает схему повторной инициализации, которая запускается текущим состоянием популяции, в сочетании с обновлениями по переменным и группировкой на основе приспособленности. ^[5]

Исследователи из Карлтонского университета предложили другой вариант, используя периодическую стратегию квантового обучения для обеспечения нового импульса, позволяющего индивидуумам избегать локальных оптимумов ( локального оптимума ). ^[6]

Проведен ряд сравнительных исследований между PSO и BSO. ^[7] Недавно опубликованная книга содержит гораздо больше современных ссылок. ^[8] Она также использовалась для проектирования сети 5G. ^[9]

Ссылки

^ Ши, Юхуэй (2011). «Алгоритм оптимизации мозгового штурма». В Тан, Y.; Ши, Y.; Чай, Y.; Ван, G. (ред.). Достижения в области роевого интеллекта . Конспект лекций по информатике. Том 6728. С. 303–309. doi : 10.1007/978-3-642-21515-5_36. ISBN 978-3-642-21514-8.
^ Qiu, Huaxin; Duan, Haibin (2014). «Управление удаляющимся горизонтом для полета нескольких БПЛА на основе модифицированной оптимизации мозгового штурма». Нелинейная динамика . 78 (3): 1973–1988 . Bibcode : 2014NonDy..78.1973Q. doi : 10.1007/s11071-014-1579-7. S2CID 120591309.
^ "Основные докладчики-ICCEM 2019". Конференция ICCEM 2019. Получено 16 августа 2019 г.
^ Чэн, Ши; Ши, Юйхуэй (2018). «Тематический выпуск «Алгоритмы оптимизации мозгового штурма»». Memetic Computing . 10 (4): 351– 352. doi : 10.1007/s12293-018-0276-3 .
^ Эль-Абд, Мохаммед (2017). «Лучший в мире алгоритм оптимизации мозгового штурма». Swarm and Evolutionary Computation . 37 : 27– 44. doi : 10.1016/j.swevo.2017.05.001.
^ Сонг, Чжэншоу; Пэн, Цзяци; Ли, Чуньцюань; Лю, Питер X. (2018). «Простой алгоритм оптимизации мозгового штурма с периодической стратегией квантового обучения». IEEE Access . 6 : 19968– 19983. Bibcode : 2018IEEEEA...619968S. doi : 10.1109/ACCESS.2017.2776958 .
^ Сато, Маюко; Фукуяма, Ёсиказу (2018). «Полная оптимизация умного города с помощью модифицированной оптимизации мозгового штурма». IFAC-PapersOnLine . 51 (28): 13– 18. doi : 10.1016/j.ifacol.2018.11.670 .
^ Cheng, S.; Shi, Y. (2019). Brain Storm Optimization Algorithms: Concepts, Principles and Applications, Часть Adaptation, Learning and Optimization Books . Adaptation, Learning, and Optimization. Vol. 23. Springer Nature. doi : 10.1007/978-3-030-15070-9. ISBN 978-3-030-15069-3. S2CID 199379609.
^ У, Цюн; Сюй, Тонг; Хуан, Цзюнь С. (3 апреля 2018 г.). «Оптимизация квантового двойного мозгового штурма для туманных вычислений в сетях 5G». Труды DEStech по инженерным и технологическим исследованиям (icmm). doi : 10.12783/dtetr/icmm2017/20342 .

Эта статья по теме алгоритмы или структуры данных является заглушкой . Вы можете помочь Википедии, расширив ее.

[1] Ши, Юхуэй (2011). «Алгоритм оптимизации мозгового штурма». В Тан, Y.; Ши, Y.; Чай, Y.; Ван, G. (ред.). Достижения в области роевого интеллекта . Конспект лекций по информатике. Том 6728. С. 303–309. doi : 10.1007/978-3-642-21515-5_36. ISBN 978-3-642-21514-8.

[2] Qiu, Huaxin; Duan, Haibin (2014). «Управление удаляющимся горизонтом для полета нескольких БПЛА на основе модифицированной оптимизации мозгового штурма». Нелинейная динамика . 78 (3): 1973–1988 . Bibcode : 2014NonDy..78.1973Q. doi : 10.1007/s11071-014-1579-7. S2CID 120591309.

[3] "Основные докладчики-ICCEM 2019". Конференция ICCEM 2019. Получено 16 августа 2019 г.

[4] Чэн, Ши; Ши, Юйхуэй (2018). «Тематический выпуск «Алгоритмы оптимизации мозгового штурма»». Memetic Computing . 10 (4): 351– 352. doi : 10.1007/s12293-018-0276-3 .

[5] Эль-Абд, Мохаммед (2017). «Лучший в мире алгоритм оптимизации мозгового штурма». Swarm and Evolutionary Computation . 37 : 27– 44. doi : 10.1016/j.swevo.2017.05.001.

[6] Сонг, Чжэншоу; Пэн, Цзяци; Ли, Чуньцюань; Лю, Питер X. (2018). «Простой алгоритм оптимизации мозгового штурма с периодической стратегией квантового обучения». IEEE Access . 6 : 19968– 19983. Bibcode : 2018IEEEEA...619968S. doi : 10.1109/ACCESS.2017.2776958 .

[7] Сато, Маюко; Фукуяма, Ёсиказу (2018). «Полная оптимизация умного города с помощью модифицированной оптимизации мозгового штурма». IFAC-PapersOnLine . 51 (28): 13– 18. doi : 10.1016/j.ifacol.2018.11.670 .

[8] Cheng, S.; Shi, Y. (2019). Brain Storm Optimization Algorithms: Concepts, Principles and Applications, Часть Adaptation, Learning and Optimization Books . Adaptation, Learning, and Optimization. Vol. 23. Springer Nature. doi : 10.1007/978-3-030-15070-9. ISBN 978-3-030-15069-3. S2CID 199379609.

[9] У, Цюн; Сюй, Тонг; Хуан, Цзюнь С. (3 апреля 2018 г.). «Оптимизация квантового двойного мозгового штурма для туманных вычислений в сетях 5G». Труды DEStech по инженерным и технологическим исследованиям (icmm). doi : 10.12783/dtetr/icmm2017/20342 .