Preguntas de prueba escrita sobre algoritmo de patentes
1. Optimización de enjambre de partículas
El algoritmo de optimización de enjambre de partículas, también conocido como algoritmo de optimización de enjambre de partículas, es un nuevo tipo de algoritmo. Algoritmos evolutivos desarrollados en los últimos años.
Algoritmo evolutivo. El algoritmo PSO es un algoritmo evolutivo, similar al algoritmo genético. También parte de soluciones aleatorias y encuentra la solución óptima mediante iteración. También evalúa la calidad de la solución mediante fitness, pero es más simple que el algoritmo genético. No tiene las operaciones de cruce y mutación del algoritmo genético y encuentra el valor óptimo global siguiendo el valor óptimo buscado actualmente. Este algoritmo ha atraído la atención académica debido a sus ventajas como fácil implementación, alta precisión y rápida velocidad de convergencia, y ha demostrado su superioridad en la resolución de problemas prácticos.
La optimización es un problema común en el diseño industrial, y al final se pueden resumir muchos problemas. Para resolver diversos problemas de optimización, se han propuesto muchos algoritmos de optimización, como algoritmos genéticos y de escalada de colinas. Hay dos problemas principales en los problemas de optimización: uno es encontrar el mínimo global y el otro es tener una alta velocidad de convergencia. El método de escalada tiene una gran precisión, pero es fácil caer en los mínimos locales. Los algoritmos genéticos son algoritmos evolutivos.
(EvolutionaryAlgorithms), que imita los mecanismos de selección natural y herencia para encontrar la solución óptima. Los algoritmos genéticos tienen tres operadores básicos: selección, cruce y mutación. Sin embargo, la implementación de la programación de algoritmos genéticos es relativamente compleja. Es necesario codificar el problema primero y luego decodificarlo después de encontrar la solución óptima. La implementación de los otros tres operadores también tiene muchos parámetros, como la tasa de cruce y la tasa de mutación. Además, la selección de estos parámetros afecta seriamente la calidad de la solución, pero actualmente la selección de estos parámetros depende principalmente de la experiencia. En 1995, el Dr. Eberhardt y el Dr. Kennedy propusieron un nuevo algoritmo: el algoritmo de optimización del enjambre de partículas. Este algoritmo ha atraído la atención académica debido a sus ventajas como fácil implementación, alta precisión y rápida velocidad de convergencia, y ha demostrado su superioridad en la resolución de problemas prácticos.
El algoritmo de optimización del enjambre de partículas es un nuevo algoritmo evolutivo desarrollado en los últimos años. El algoritmo PSO es un algoritmo evolutivo, similar al algoritmo genético. También parte de una solución aleatoria y encuentra la solución óptima mediante iteración. También evalúa la calidad de la solución mediante aptitud, pero las reglas son más simples que el algoritmo genético y no tiene las operaciones de cruce y mutación del algoritmo genético. Encuentra el valor óptimo global siguiendo el valor óptimo de la búsqueda actual.
2. Algoritmo genético
El algoritmo genético se utiliza para resolver problemas de optimización en matemáticas computacionales y es un algoritmo evolutivo. Los algoritmos evolutivos se desarrollaron originalmente a partir de fenómenos de la biología evolutiva, incluida la herencia, la mutación, la selección natural y la hibridación. Los algoritmos genéticos suelen implementarse como simulaciones. Para un problema de optimización, una población de representaciones abstractas (llamadas cromosomas) de un cierto número de soluciones candidatas (llamadas individuos) evoluciona hacia mejores soluciones. Tradicionalmente, se usa notación (es decir, una cadena de 0 y 1), pero se pueden usar otras notaciones. La evolución comienza con una población de individuos completamente aleatoria y luego ocurre de generación en generación. En cada generación, se evalúa la aptitud de toda la población, se seleccionan aleatoriamente varios individuos de la población actual (en función de su aptitud) y se genera una nueva población de vida mediante selección natural y mutación, que se convierte en la población actual en la siguiente. iteración del algoritmo.