까마귀 탐색 알고리즘의 원리와 최적의 해결 논리

까마귀 검색 알고리즘(CSA)은 까마귀 행동에서 영감을 얻은 떼 지능 최적화 알고리즘입니다. 자연에서 영감을 받은 다른 메타휴리스틱과 유사하게 CSA는 음식을 숨기고 가져오는 까마귀의 행동을 시뮬레이션합니다. 이 알고리즘은 구조가 간단하고 제어 매개변수가 적으며 구현이 쉽다는 특징을 가지고 있습니다. 그러나 대부분의 최적화 알고리즘과 마찬가지로 CSA에도 수렴이 느리고 로컬 최적 솔루션에 쉽게 빠지는 등 몇 가지 단점이 있습니다. 그럼에도 불구하고 CSA는 여전히 특정 문제에 대해 우수한 최적화 기능을 보여줄 수 있는 유망한 알고리즘입니다.

Crow 검색 알고리즘을 사용하는 이유는 무엇인가요?

CSA(Crow Search Algorithm)의 특징은 다양한 사물로부터 응답을 수집하고 이를 전체적으로 계산하여 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾는 능력입니다. 이 접근 방식의 장점은 특정 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾을 수 있다는 것입니다. 따라서 CSA를 채택하는 이유는 효과적인 문제 해결을 제공할 수 있기 때문이다.

간단히 말하면, 분산화되고 자체 조직된 집단 행동의 개념은 특정 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

까마귀 행동 논리

까마귀는 가장 지능적인 새로 간주되며 자기 인식과 도구를 만드는 능력을 보여주었습니다. 거울 테스트에서 까마귀는 서로의 얼굴을 인식하고 경쟁자가 다가오는 것을 서로에게 경고할 수 있습니다. 또한 까마귀는 도구를 사용하여 복잡하게 의사소통하고 몇 달 후에 식사 위치를 기억할 수 있습니다.

까마귀 검색 알고리즘(CSA) 논리

이 휴리스틱의 목적은 까마귀가 다른 까마귀를 기반으로 숨겨진 음식 위치를 찾을 수 있도록 하는 것입니다. 까마귀의 위치는 프로세스 전반에 걸쳐 지속적으로 업데이트됩니다. 게다가 까마귀는 음식을 훔치면 위치를 바꿔야 합니다.

알고리즘 설정에는 까마귀가 많은 d차원 환경이 있습니다. 까마귀 수(그룹 크기)와 각 반복에서의 까마귀 위치를 지정하는 벡터입니다. 모든 까마귀는 자신의 은신처를 유지하는 기억을 가지고 있습니다. 반복할 때마다 까마귀가 숨어 있는 장소의 위치가 드러납니다.

다음 반복에서 까마귀는 다른 까마귀가 지정한 은신처로 이동하려고 합니다. 이 반복에서 첫 번째 까마귀는 두 번째 까마귀를 따라 숨어 있는 곳으로 가기로 결정합니다. 이 경우 두 가지 결과가 나올 수 있습니다.

두 번째 까마귀는 첫 번째 까마귀가 뒤에 있다는 사실을 몰랐습니다. 결과적으로 첫 번째 까마귀는 두 번째 까마귀가 숨어 있는 곳으로 더 가까이 이동하게 됩니다. 이 경우 첫 번째 까마귀의 새로운 위치는 0과 1 사이에 균일하게 분포된 난수와 반복 시 비행 길이를 사용하여 획득됩니다.

두 번째 까마귀는 첫 번째 까마귀가 자신을 따라오고 있다는 것을 알고, 수집품을 도난당하지 않도록 보호하기 위해 검색 공간에서 위치를 변경하여 첫 번째 까마귀를 속일 것입니다.

CSA(Crow Search Algorithm)에서 지각 확률 매개변수는 주로 강화와 다양화를 담당합니다. Crow 알고리즘은 인지된 확률 값을 줄여 현재 최적의 답이 있는 로컬 영역을 검색하는 것을 선호합니다.

인지된 확률 값이 증가하면 기존 결과가 있는 영역에서 알고리즘을 검색할 가능성이 감소하고 CSA(Crow Search Algorithm)가 검색 ​​공간을 무작위로 탐색하는 경향이 커집니다. 따라서 인지도가 높은 확률 매개변수 값을 사용하면 알고리즘 결과의 다양성을 높일 수 있다.

위 내용은 까마귀 탐색 알고리즘의 원리와 최적의 해결 논리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!