1. スズメ検索アルゴリズムの概要
(以下の説明は学術用語ではありません。ご参考までに)
スズメ探索アルゴリズム (スズメ探索アルゴリズム) は、スズメの採餌行動や捕食者からの回避行動に基づいて提案された群れ知能最適化アルゴリズムです。提案時期は2020年ですが、関連する論文や研究はまだ比較的少なく、まだ出版中のものもあるかもしれませんが、感染症の影響で論文が必要な学生は急いで論文を書くべきです。
スズメ探索アルゴリズムは、主にスズメの採餌プロセスをシミュレートします。スズメの群れの採餌プロセスも一種の発見者追随者モデルであり、発見と早期警告のメカニズムも重ね合わされています。スズメの餌をより良く見つけた個体が発見者、その他の個体が追随者となると同時に、個体群の中から一定割合の個体が発見・早期警告の対象に選ばれ、危険を発見した場合には餌を放棄します。安全が第一です。
スズメ検索アルゴリズムの具体的な実装は、実際には人工ミツバチコロニーアルゴリズムと非常によく似ており、基本構造はほぼ同じですが、検索演算子に特定の違いがあり、人工ミツバチコロニーアルゴリズムを改良したアルゴリズムであると言えます。
スズメ探索アルゴリズムに関する論文は比較的少なく、私は原論文しか読んでいませんが、アルゴリズムの説明はより詳細に記載されていますが、論文が急いで並べられていることがわかり、一部の数式が複雑すぎて理解に影響を及ぼします。以下、私の理解に基づいて一部の式を簡略化して記載しますが、何か間違っている場合はメッセージを残してください。
2. アルゴリズム処理
今回の主役はスズメの群れです。
スズメは小さくて十分な装備を備えていますが、各スズメには 1 つの属性しかありません。それは、見つけた餌の場所を表す「場所」です。各スズメには 3 つの可能な行動があります: 1. 発見者として &