一般的なメタヒューリスティック アルゴリズムとその原理と応用

ハイイロオオカミ最適化アルゴリズム (GWO) は、自然界のハイイロオオカミのリーダーシップ階層と狩猟メカニズムをシミュレートする個体群ベースのメタヒューリスティック アルゴリズムです。ハイイロオオカミ アルゴリズムのインスピレーション 1. ハイイロオオカミは頂点捕食者であると考えられており、食物連鎖の頂点に位置します。 2. ハイイロオオカミは集団で生活すること（集団生活）を好み、各群れには平均 5 ～ 12 頭のオオカミがいます。 3. ハイイロオオカミには、以下に示すように、非常に厳格な社会的支配階層があります。 アルファオオカミ: アルファオオカミは、ハイイロオオカミのグループ全体で支配的な地位を占め、ハイイロオオカミのグループ全体を指揮する権利を持っています。アルゴリズムの適用において、Alpha Wolf は最良のソリューションの 1 つであり、最適化アルゴリズムによって生成される最適なソリューションです。ベータ オオカミ: ベータ オオカミはアルファ オオカミに定期的に報告し、アルファ オオカミが最善の決定を下せるように支援します。アルゴリズム アプリケーションでは、Beta Wolf は次のことができます。

スズメ検索アルゴリズム (SSA) は、スズメの対捕食行動と採餌行動に基づいたメタヒューリスティック最適化アルゴリズムです。スズメの採餌行動は、生産者とスカベンジャーの 2 つの主なタイプに分類できます。生産者は積極的に食料を探しますが、スカベンジャーは生産者からの食料を奪い合います。スズメ検索アルゴリズム (SSA) の原理 スズメ検索アルゴリズム (SSA) では、各スズメは隣のスズメの行動に細心の注意を払います。さまざまな採餌戦略を採用することで、個体は蓄えられたエネルギーを効率的に利用して、より多くの食物を追求することができます。さらに、鳥は探索空間では捕食者に対してより脆弱であるため、より安全な場所を見つける必要があります。コロニーの中心にいる鳥は、隣の鳥の近くにいることで、自分自身の危険範囲を最小限に抑えることができます。鳥は捕食者を見つけると、警報を発します。

ネストされたサンプリング アルゴリズムは、複雑な確率分布の下で積分または合計を計算するために使用される効率的なベイズ統計推論アルゴリズムです。これは、パラメーター空間を等しい体積の複数のハイパーキューブに分解し、最小体積のハイパーキューブの 1 つを徐々に反復的に「押し出し」、そのハイパーキューブをランダムなサンプルで満たして、確率分布の整数値をより適切に推定することによって機能します。ネストされたサンプリング アルゴリズムは、継続的な反復を通じて、高精度の整数値とパラメーター空間の境界を取得でき、モデルの比較、パラメーターの推定、モデルの選択などの統計的問題に適用できます。このアルゴリズムの中心的な考え方は、複雑な積分問題を一連の単純な積分問題に変換し、パラメーター空間の体積を徐々に減らすことで実際の積分値に近づくことです。各反復ステップはパラメータ空間からランダムにサンプリングします。

Whale Optimization Algorithm (WOA) は、ザトウクジラの狩猟行動をシミュレートし、数値問題の最適化に使用される、自然にヒントを得たメタヒューリスティック最適化アルゴリズムです。 Whale Optimization Algorithm (WOA) は、ランダムなソリューションのセットから開始し、ランダムに選択された検索エージェント、または各反復での検索エージェントの位置更新を通じてこれまでの最良のソリューションに基づいて最適化します。 Whale Optimization アルゴリズムのインスピレーション Whale Optimization アルゴリズムは、ザトウクジラの狩猟行動からインスピレーションを受けています。ザトウクジラは、オキアミや魚の群れなど、水面近くにある餌を好みます。そのため、ザトウクジラは狩りの際、ボトムアップスパイラルに泡を吹きながら餌を集めて泡のネットワークを形成します。 「上向きスパイラル」操縦では、ザトウクジラは約 12 メートル潜水し、獲物の周りにらせん状の泡を形成し始め、上向きに泳ぎます。

Wu-Manber アルゴリズムは、文字列を効率的に検索するために使用される文字列一致アルゴリズムです。これは、Boyer-Moore アルゴリズムと Knuth-Morris-Pratt アルゴリズムの利点を組み合わせたハイブリッド アルゴリズムで、高速かつ正確なパターン マッチングを提供します。 Wu-Manber アルゴリズムのステップ 1. パターンの考えられる各部分文字列を、その部分文字列が出現するパターン位置にマップするハッシュ テーブルを作成します。 2. このハッシュ テーブルは、テキスト内のパターンの潜在的な開始位置を迅速に特定するために使用されます。 3. テキストを繰り返し処理し、各文字をパターン内の対応する文字と比較します。 4. 文字が一致する場合は、次の文字に移動して比較を続行できます。 5. 文字が一致しない場合は、ハッシュ テーブルを使用して、パターン内の次の文字候補を決定できます。

スケール不変特徴変換 (SIFT) アルゴリズムは、画像処理およびコンピューター ビジョンの分野で使用される特徴抽出アルゴリズムです。このアルゴリズムは、コンピュータ ビジョン システムにおけるオブジェクト認識とマッチングのパフォーマンスを向上させるために 1999 年に提案されました。 SIFT アルゴリズムは堅牢かつ正確であり、画像認識、3 次元再構成、ターゲット検出、ビデオ追跡などの分野で広く使用されています。複数のスケール空間内のキーポイントを検出し、キーポイントの周囲の局所特徴記述子を抽出することにより、スケール不変性を実現します。 SIFT アルゴリズムの主なステップには、スケール空間の構築、キー ポイントの検出、キー ポイントの位置決め、方向の割り当て、および特徴記述子の生成が含まれます。これらのステップを通じて、SIFT アルゴリズムは堅牢でユニークな特徴を抽出することができ、それによって効率的な画像処理を実現します。

Bellman Ford アルゴリズムは、重み付きグラフ内のターゲット ノードから他のノードへの最短パスを見つけることができます。これはダイクストラ アルゴリズムに非常に似ており、ベルマン フォード アルゴリズムは負の重みを持つグラフを処理でき、実装の点では比較的単純です。ベルマン フォード アルゴリズムの原理の詳細な説明 ベルマン フォード アルゴリズムは、開始頂点から他のすべての頂点までのパスの長さを過大評価することにより、過大評価されたパスよりも短い新しいパスを繰り返し見つけます。各ノードのパス距離を記録したいので、それをサイズ n の配列に格納できます。ここで、n はノードの数も表します。例 図 1. 開始ノードを選択し、それを他のすべての頂点に無限に割り当て、パス値を記録します。 2. 各エッジを訪問し、緩和操作を実行して、最短パスを継続的に更新します。 3. 私たちが必要とするのは

ID3 アルゴリズムは、決定木学習の基本アルゴリズムの 1 つです。各特徴の情報ゲインを計算して決定木を生成することにより、最適な分割点を選択します。情報ゲインは ID3 アルゴリズムの重要な概念であり、分類タスクに対する特徴の寄与を測定するために使用されます。この記事では、ID3 アルゴリズムにおける情報ゲインの概念、計算方法、応用について詳しく紹介します。 1. 情報エントロピーの概念 情報エントロピーは情報理論の概念であり、確率変数の不確実性を測定します。離散乱数の場合、p(x_i) は乱数 X が値 x_i をとる確率を表します。手紙