Программные продукты и системы

Среди множества различных многоагентных стохастических алгоритмов оптимизации одним из наиболее изученных является стайный алгоритм, или Particle Swarm Optimization (PSO). Идея данного метода почерпнута из социального поведения некоторых видов животных, например, стай птиц, косяка рыб или стада копытных. Исследования показали эффективность алгоритма и целесообразность его применения при решении задач как безусловной, так и условной оптимизации функций вещественных переменных. Постоянно предлагаются новые варианты алгоритма для повышения эффективности метода либо для расширения круга решаемых задач.

Помимо PSO, существуют и другие алгоритмы, использующие социальные и биологические идеи, имитирующие поведение определенных видов животных. Наибольший интерес из последних разработок представляют следующие бионические алгоритмы: алгоритм стай волков (Wolf Pack Search, WPS), алгоритм светлячков (Firefly Algorithm, FFA), алгоритм поиска кукушек (Cuckoo Search Algorithm, CSA) и алгоритм летучих мышей (Bat Algorithm, BA). Перечисленные метаэвристики, как и PSO, изначально были разработаны для решения вещественных оптимизационных задач и наиболее близки к PSO, что отличает их от других аналогичных подходов (пчелиные алгоритмы, алгоритм умных капель и т.п.). Как уже было сказано, каждый из упомянутых алгоритмов имитирует некоторую характеристику определенного вида животных: CSA – способ откладывания яиц кукушками, BA – эхолокацию летучих мышей, FFA – излучение, исходящее от светлячков, WPS – процесс охоты стаи волков.

Подробное описание дается в статье «Коооперативный бионический алгоритм безусловной оптимизации», авторы: Ахмедова Ш.А., Семенкин Е.С. (Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск).