Intuizione e implementazione del codice per ABC ed esplorazione di dove supera l’ottimizzazione dello sciame di particelle
Ho condiviso l’intuizione, l’implementazione e l’utilità di Particle Swarm Optimization (PSO) in a articolo recentecome parte della mia serie di algoritmi ispirati alla natura. Oggi vi spiegherò come funziona la Colonia di Api Artificiali (ABC).
Le api non fanno parte di uno sciame? Questi due algoritmi sono semplicemente due facce della stessa medaglia?
Per questo articolo mi immergerò direttamente nell’intuizione dell’ABC. Successivamente, fornirò la matematica, seguita dall’implementazione in Python. Infine, formulerò un problema in cui PSO non riesce a risolverlo ma ABC lo risolve con facilità, e spiegherò gli aspetti di ABC che lo rendono possibile.
Proprio come nel caso dell’apprendimento per rinforzo e degli algoritmi evolutivi, un motore fondamentale dietro l’ABC è l’equilibrio tra esplorazione e sfruttamento.
Coloro che sono nuovi agli algoritmi di intelligenza collettiva potrebbero inizialmente sentirsi intimiditi dall’associazione con la biologia e pensare che esista qualche complicato modello matematico per imitare ciò che accade esattamente in natura. Poiché nei libri di testo le variabili sono tipicamente rappresentate come alfabeti greci, ciò si aggiunge a questa falsa percezione di complessità.
Non è certamente così, almeno per ABC. Non c’è niente nella danza delle api che devi capire. Né c’è niente oltre la semplice matematica del liceo in questo algoritmo.
Essenzialmente, si tratta semplicemente di effettuare una ricerca direzionale locale verso posizioni promettenti, salvando i risultati solo se c’è un miglioramento nella funzione obiettivo, insieme a una ricerca casuale globale quando si incontrano periodi prolungati di non progresso.
I creatori di questo algoritmo lo hanno poi confezionato con nomi fantasiosi e li hanno etichettati come api impiegate, api spettrali e api esploratrici.
Come PSO, ABC è un algoritmo metaeuristico?
Che cosa è “metaeuristico”, potresti chiedere?
Fonte: towardsdatascience.com
