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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Algoritmo firefly : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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El pseudocódigo puede ser resumido como:

Inicio 1) Función Objetivo: f(x),x=(x1,x2,...,xd)undefined ; dos) Producir una población inicial de luciérnagas xi(i=1,2,…,n)undefined ;. tres) Elaborar la intensidad de la luz I de forma que esté asociada con f(x)undefined  (ejemplo, para inconvenientes de maximización, I?f(x)undefined  or simply I=f(x)undefined ;) cuatro) Delimitar el factor de absorción ?
While (t < MaxGeneration) for i = 1 : n (all n luciérnagas) for j = 1 : n (n luciérnagas) if (Ij>Iiundefined ), desplazar luciérnaga i cara j; Cambiar atracción con la distancia r vía exp?(-?r)undefined ; Valorar las nuevas soluciones y actualizar la intensidad de la luz; end ifend for j end for i Ordenar las luciérnagas y buscar la más luminosa; end while Blog post-proceso de los resultados y visualización;final

La fórmula de actualización primordial para cualquier par de 2 luciérnagas xiundefined y xjundefined es

xit+1=xit+ßexp?(xjt-xit)+at?tundefined

donde atundefined es un factor que controla la medida del paso, al paso que ?tundefined es un vector extraído de una distribución Gaussiana o bien otra distribución.


Puede probarse que el caso limitativo ??0{\displaystyle \gamma \rightarrow cero corresponde a la optimización por enjambre de partículas estándar (PSO). En verdad, si el bucle interior (for j) es eliminado y el brillo Ijundefined es sustituido por el mejor actual global g*undefined, entonces FA fundamentalmente se transforma en el estándar PSO.


?undefined debe ser relacionado con la escala de variables de diseño. Idealmente, el término ßundefined debería ser de orden uno, lo que requiere que ?undefined debería ser enlazado con las escalas. Por servirnos de un ejemplo, una posible elección es emplear ?=1/Lundefined , donde Lundefined es la escala media del inconveniente. En caso de que las escalas cambien significativamente, ?undefined puede ser considerado como un vector para adoptar escalas diferentes en dimensiones diferentes. De modo similar, atundefined asimismo debería ser enlazada con las escalas. Por poner un ejemplo, at?0.01Latundefined. Se puede indicar que la descripción precedente no incluye la reducción azarosa. En verdad, en su implementación real por diferentes estudiosos, el movimiento de las luciérnagas es gradualmente reducido por una suerte de suavizamiento azaroso como a=a0dtundefined donde0<d<1(y también.g.,d=0.97)undefined, si bien este valor puede depender del número de iteraciones.? En algún inconveniente bastante difícil, pueda ser útil acrecentar atundefined en ciertas etapas, y reducirlo cuando sea preciso. Esta alteración no-monótona de atundefined capacita al algoritmo para salir de cualquier inmejorable local como en el caso poco probable de que pudiese bloquearse si el término azaroso es reducido demasiado deprisa.


Estudios paramétricos muestran que n (el número de luciérnagas) debería ser más o menos entre quince y cuarenta para la mayor parte de inconvenientes.? Hay una versión libre del algoritmo programada en python, si bien con funcionalidades limitadas.?


Estudios recientes muestran que el algoritmo firefly es muy eficiente, y puede superar a otros algorítmicos metaheurísticos que incluyen optimización por enjambre de partículas.?? Otros algoritmos metaheurísticos pueden tener complejidad en tratar funciones de prueba estocástica, y semeja que el algoritmo firefly puede tratar la prueba estocástica de forma muy eficazmente.? Además de esto, asimismo es mejor en el tratamiento de inconvenientes de optimización de estruendos, con una notable sencillez de implementación.??


Chatterjee y otros? han probado que el algoritmo firefly puede ser superior a la optimización por enjambre de partículas en sus aplicaciones. Además de esto, puede solventar eficazmente inconvenientes no convexos con condiciones de contorno complejas no lineales.?? Se han hecho mejoras siguientes en el desempeño con resultados prometedores.??


A pesar de que se han hecho muchos progresos en algorítmos basados en el FA desde dos mil ocho, aún se precisan sacrificios significativos para prosperar su rendimiento:?



  • Análisis teorético para convergencia de trajectorias;
  • Deducción de las condiciones suficientes y precisas para la selección de los factores de control;
  • Mecanismos o bien estrategias eficientes para la selección de los factores de control;
  • Reglas no-homogéneas de actualización para destacar la capacidad de busca.?

Las variaciones tradicionales del algoritmo tienen encuadres de factores inopinados y leyes de actualización limitada, de manera notable la regla homogénea precisa ser mejorada para hacer más buscas en escenarios de formas físicas diferentes. Se ha realizado el análisis de la trayectoria de una sola luciérnaga en el algoritmo tradicional y en una variación adaptativa, respectivamente. Estos análisis llevan a un modelo general de los algoritmos que incluyen un conjunto de las condiciones de frontera para los factores que garantizan las tendencias de convergencia de los 2 algoritmos.?


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