Internationale Zeitschrift für Schwarmintelligenz und Evolutionsberechnung

Abstrakt

Planungsfunktionen für die Positionsaktualisierung in populationsbasierten Optimierungsalgorithmen

Jeremy Mange* und Sara Pace

Bei vielen populationsbasierten Optimierungsalgorithmen (Evolutionsalgorithmen, Partikelschwarmoptimierung usw.) umfasst jede Iteration des Algorithmus einen verfahrensspezifischen Satz von Operationen für jedes Populationsmitglied, gefolgt von einer daraus resultierenden Aktualisierung der Position dieses Mitglieds innerhalb des Problemsuchraums. Bei Algorithmen, bei denen diese Operationen nur ein einzelnes Populationsmitglied und nicht die Population als Ganzes betreffen, besteht jedoch keine inhärente Notwendigkeit, jedes Mitglied bei jeder Iteration zu aktualisieren. In diesem Artikel schlagen wir eine Verallgemeinerung dieses Aktualisierungsverfahrens vor, bei der eine „Planungs“-Funktion definiert wird, um die Reihenfolge der Aktualisierungen durch die Anwendung des Algorithmus vorzugeben, und betrachten somit das typische Verfahren der Aktualisierung jedes Populationsmitglieds bei jeder Iteration als einen bestimmten „Round-Robin“-Zeitplan. Unter Verwendung des Standardalgorithmus für Partikelschwarmoptimierung (SPSO-2011) als Grundlage zur Demonstration des Konzepts vergleichen wir eine Reihe verschiedener Planungsfunktionen und zeigen, dass mehrere dieser Funktionen den typischen Round-Robin-Zeitplan für eine Reihe von Benchmark-Optimierungsproblemen übertreffen.