Алгори́тм інтелектуа́льних кра́пель (англ. IWD) — алгоритм рою (колективного інтелекту) на основі алгоритму оптимізації, який використовує методи природних річок і способи, якими вони знаходять майже оптимальні шляхи до місця призначення. Він знаходить оптимальні, або близькі до оптимальних шляхи, які випливають з реакції, що протікають між краплями води, коли вода тече руслом річки. В IWD алгоритмі, кілька штучних крапель води, що залежать одна від одної здатні змінювати своє оточення таким чином, що знаходять оптимальний шлях по шляху найменшого опору. IWD алгоритм це конструктивний популяційно-орієнтований алгоритм оптимізації.
Застосування
Цей алгоритм можна використовувати в задачах:
- Комівояжера
- Багатовимірні задачі про ранці (MKP)
- Автомобіль маршрутизації
- Задача про вісім ферзів
Історія
Алгоритм був вперше винайдений (Шах-Хоссейні, 2007), та використовувався для вирішення завдання комівояжера (TSP). Потім його було використано стосовно багатовимірної задачі про ранці (MKP) (Шах-Хоссейн, 2008a), та задачі про Н ферзів (Шах-Хоссейн, 2008b), і планування шляху робота (Дуань та співавт., 2008).
Суть алгоритму
Природна поведінка крапель води
У природі краплі води спостерігаються в основному в річках, де вони утворюють величезні маси (рої крапель води). Шляхи, якими течуть природні ріки були створені роями з крапель води. Для рою крапель води, річки, в яких вони протікають є частиною навколишнього середовища, яке було значно змінене роєм, а також буде змінено в майбутньому. Більш того, саме середовище має суттєвий вплив на шлях слідування крапель води. Їм чинять опір берега річки. Наприклад, проти рою крапель води, ті частини навколишнього середовища, з яких складається жорсткий ґрунт, чинять опір більше, ніж частини з м'якого ґрунту. Насправді, природне русло річки є результатом конкуренції між краплями води, та навколишнього середовища, який чинить опір руху крапель води. Більшість русел річок мають багато несподіваних поворотів. Хоча краплі води і не мають очей, вони завжди можуть знайти своє призначення, якими часто є озеро або море. Якщо поставити себе на місце води, що тече в річці, ми відчуємо, що якась сила тягне нас до себе. Це сила тяжіння, яка тягне всі предмети ближче до центру землі. Таким чином, без перешкод і бар'єрів, краплі води повинні слідувати прямим шляхом до пункту призначення, який є найкоротшим шляхом від джерела води до цілі, який в ідеалі мав би знаходитися в центрі Землі.
Однак, насправді, у зв'язку з різними видами перешкод і труднощів на шляху до цього ідеального шляху, реальний шлях настільки відрізняється від оптимальної траєкторії, що річка має багато поворотів, і пункт призначення не є центром землі. Це озеро, море, або навіть більша річка. Побудований шлях здається оптимальним з точки зору відстані від пункту призначення і з виконанням обмежень на навколишнє середовище.
Однією з особливостей краплі води, що тече річкою є її швидкість. Передбачається, що кожна річка може також нести певну кількість ґрунту. Таким чином, крапля води здатна передавати деяку кількість ґрунту з одного місця на інше місце. Це ґрунт, як правило, передається від швидких частинок до повільних частинок. Тобто ґрунт, схоплений річкою в місці зі швидкою течією, осяде в місці з повільною течією.
Три очевидних зміни відбудеться протягом цього перехідного періоду:
- Швидкість краплі води збільшується.
- Насиченість ґрунтом краплі води збільшується.
- Між цими двома точками, кількість ґрунту в руслі зменшується.
Насправді, ґрунт з руслу видаляється краплями води, і цей видалений ґрунту додається до ґрунту, що переносить крапля води. Крім того, швидкість краплі води збільшується в перехідний період. Вище було відзначено, що кожна крапля води має свою швидкість. Ця швидкість відіграє важливу роль в усуненні ґрунту від русла річки. Отже, випливає наступна властивість:
- Крапля води з високою швидкістю збирає більше ґрунту, чим повільніша крапля води.
Таким чином, краплі води з великою швидкістю видаляють більше ґрунту з дна річки, ніж інші краплі води з меншою швидкістю. Вилучення ґрунту, таким чином, пов'язана з швидкістю краплі води.
- Швидкість краплі води зростає на шляху з низьким рівнем ґрунту більше, ніж на шляху з високим рівнем ґрунту.
Таким чином, шлях з невеликою кількістю ґрунту дозволяє поточній краплі води зібрати більше ґрунту і отримати більшу швидкість в той час як шлях з великими рівнями ґрунту пручається більше. Ще одна властивість природних крапель води, — вона часто вибирає легший шлях. Отже:
- Крапля води віддає перевагу шляху з меншою кількістю ґрунту, ніж шляху з більшою кількістю ґрунту
- Крапля води віддає перевагу більш легкому шляху, коли доводиться вибирати між кількома маршрутами, які існують на шляху від джерела до місця призначення.
- Легкість або Твердість шляху визначається кількістю ґрунту на цьому шляху. Шлях з більшим рівнем ґрунту
вважається важким шляхом, тоді як шлях з меншим рівнем ґрунту вважається легкий шляхом.
Словесний опис середовища алгоритму
Алгоритм інтелектуального руху крапель води, формується так:
Кожна крапля води (IWD) володіє двома важливими властивостями:
- ґрунт що в ній знаходиться, позначають рівнем ґрунту (МЗ).
- Швидкість, що вона володіє, позначається швидкістю (МЗ).
Для кожного IWD, значення і властивості ґрунту (МЗ) і швидкості (МЗ) може змінитися іншими IWD в його оточенні. З інженерної точки зору, середовище являє собою проблему, яка бажає бути вирішена. Річка з потоком (роєм) IWDs шукає оптимальний шлях для даної проблеми.
Кожен IWD передбачається рух від джерела до місця призначення. В навколишньому середовища, існує безліч шляхів від даного джерела до місця призначення. Місця призначення можуть бути невідомі. Якщо місцезнаходження шуканого призначення відомо, що вирішення проблеми необхідно знайти найкращі (часто найкоротші) шляхи кожної краплі від джерела до місця призначення.
Виконання алгоритму
IWD алгоритм використовує ряд IWDs, щоб знайти оптимальне рішення даної проблеми. Проблема являє собою граф (N, E) з набором вузлів N і безліччю ребер E. Цей граф є середовищем для IWDs і їх потоку по ребрах графа.
Кожен IWD починає будівництво свого рішення поступово, подорожуючи між вузлами графу поки, нарешті, завершує IWD її рішення Одна ітерація IWD алгоритму завершується, коли всі IWDs завершити їх прохід по ребрах графа. Після кожної ітерації, знаходиться найкраще рішення Т. T- це найкраще рішення на основі функції якості серед усіх рішень, отриманих IWDs в поточній ітерації. T використовується для виконання наступних ітерацій. Найкраще рішення Т — це найкраще рішення з початку роботу IWD алгоритму, яке було знайдено у всіх ітераціях.
Застосування
IWD алгоритм здатен до рішення 4х задач: TSP (Задача комівояжера), задача Н ферзів, MKP (багатовимірна задача про ранці), та AMT (автоматичний багаторівневий поріг). Експерименти показують, що IWD алгоритм здатний знайти оптимальне або близьке до оптимального рішення. Тим не менш, є місце для внесення змін в стандарт IWD алгоритму для вкладення інших механізмів, які існують в природних річках, винаходячи найкращу евристику, яка найкраще вписується в дану проблему, IWD алгоритм показує, що природа є прекрасним керівництвом для розробки та винаходів нового стилю алгоритмів оптимізації.
Посилання
- Інтелектуальний алгоритм Краплі води (Хамед Шах-Хоссейні) [ 2 грудня 2013 у Wayback Machine.]
Це незавершена стаття про алгоритми. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Algori tm intelektua lnih kra pel angl IWD algoritm royu kolektivnogo intelektu na osnovi algoritmu optimizaciyi yakij vikoristovuye metodi prirodnih richok i sposobi yakimi voni znahodyat majzhe optimalni shlyahi do miscya priznachennya Vin znahodit optimalni abo blizki do optimalnih shlyahi yaki viplivayut z reakciyi sho protikayut mizh kraplyami vodi koli voda teche ruslom richki V IWD algoritmi kilka shtuchnih krapel vodi sho zalezhat odna vid odnoyi zdatni zminyuvati svoye otochennya takim chinom sho znahodyat optimalnij shlyah po shlyahu najmenshogo oporu IWD algoritm ce konstruktivnij populyacijno oriyentovanij algoritm optimizaciyi ZastosuvannyaCej algoritm mozhna vikoristovuvati v zadachah Komivoyazhera Bagatovimirni zadachi pro ranci MKP Avtomobil marshrutizaciyi Zadacha pro visim ferzivIstoriyaAlgoritm buv vpershe vinajdenij Shah Hossejni 2007 ta vikoristovuvavsya dlya virishennya zavdannya komivoyazhera TSP Potim jogo bulo vikoristano stosovno bagatovimirnoyi zadachi pro ranci MKP Shah Hossejn 2008a ta zadachi pro N ferziv Shah Hossejn 2008b i planuvannya shlyahu robota Duan ta spivavt 2008 Sut algoritmuPrirodna povedinka krapel vodi U prirodi krapli vodi sposterigayutsya v osnovnomu v richkah de voni utvoryuyut velichezni masi royi krapel vodi Shlyahi yakimi techut prirodni riki buli stvoreni royami z krapel vodi Dlya royu krapel vodi richki v yakih voni protikayut ye chastinoyu navkolishnogo seredovisha yake bulo znachno zminene royem a takozh bude zmineno v majbutnomu Bilsh togo same seredovishe maye suttyevij vpliv na shlyah sliduvannya krapel vodi Yim chinyat opir berega richki Napriklad proti royu krapel vodi ti chastini navkolishnogo seredovisha z yakih skladayetsya zhorstkij grunt chinyat opir bilshe nizh chastini z m yakogo gruntu Naspravdi prirodne ruslo richki ye rezultatom konkurenciyi mizh kraplyami vodi ta navkolishnogo seredovisha yakij chinit opir ruhu krapel vodi Bilshist rusel richok mayut bagato nespodivanih povorotiv Hocha krapli vodi i ne mayut ochej voni zavzhdi mozhut znajti svoye priznachennya yakimi chasto ye ozero abo more Yaksho postaviti sebe na misce vodi sho teche v richci mi vidchuyemo sho yakas sila tyagne nas do sebe Ce sila tyazhinnya yaka tyagne vsi predmeti blizhche do centru zemli Takim chinom bez pereshkod i bar yeriv krapli vodi povinni sliduvati pryamim shlyahom do punktu priznachennya yakij ye najkorotshim shlyahom vid dzherela vodi do cili yakij v ideali mav bi znahoditisya v centri Zemli Odnak naspravdi u zv yazku z riznimi vidami pereshkod i trudnoshiv na shlyahu do cogo idealnogo shlyahu realnij shlyah nastilki vidriznyayetsya vid optimalnoyi trayektoriyi sho richka maye bagato povorotiv i punkt priznachennya ne ye centrom zemli Ce ozero more abo navit bilsha richka Pobudovanij shlyah zdayetsya optimalnim z tochki zoru vidstani vid punktu priznachennya i z vikonannyam obmezhen na navkolishnye seredovishe Odniyeyu z osoblivostej krapli vodi sho teche richkoyu ye yiyi shvidkist Peredbachayetsya sho kozhna richka mozhe takozh nesti pevnu kilkist gruntu Takim chinom kraplya vodi zdatna peredavati deyaku kilkist gruntu z odnogo miscya na inshe misce Ce grunt yak pravilo peredayetsya vid shvidkih chastinok do povilnih chastinok Tobto grunt shoplenij richkoyu v misci zi shvidkoyu techiyeyu osyade v misci z povilnoyu techiyeyu Tri ochevidnih zmini vidbudetsya protyagom cogo perehidnogo periodu Shvidkist krapli vodi zbilshuyetsya Nasichenist gruntom krapli vodi zbilshuyetsya Mizh cimi dvoma tochkami kilkist gruntu v rusli zmenshuyetsya Naspravdi grunt z ruslu vidalyayetsya kraplyami vodi i cej vidalenij gruntu dodayetsya do gruntu sho perenosit kraplya vodi Krim togo shvidkist krapli vodi zbilshuyetsya v perehidnij period Vishe bulo vidznacheno sho kozhna kraplya vodi maye svoyu shvidkist Cya shvidkist vidigraye vazhlivu rol v usunenni gruntu vid rusla richki Otzhe viplivaye nastupna vlastivist Kraplya vodi z visokoyu shvidkistyu zbiraye bilshe gruntu chim povilnisha kraplya vodi Takim chinom krapli vodi z velikoyu shvidkistyu vidalyayut bilshe gruntu z dna richki nizh inshi krapli vodi z menshoyu shvidkistyu Viluchennya gruntu takim chinom pov yazana z shvidkistyu krapli vodi Shvidkist krapli vodi zrostaye na shlyahu z nizkim rivnem gruntu bilshe nizh na shlyahu z visokim rivnem gruntu Takim chinom shlyah z nevelikoyu kilkistyu gruntu dozvolyaye potochnij krapli vodi zibrati bilshe gruntu i otrimati bilshu shvidkist v toj chas yak shlyah z velikimi rivnyami gruntu pruchayetsya bilshe She odna vlastivist prirodnih krapel vodi vona chasto vibiraye legshij shlyah Otzhe Kraplya vodi viddaye perevagu shlyahu z menshoyu kilkistyu gruntu nizh shlyahu z bilshoyu kilkistyu gruntu Kraplya vodi viddaye perevagu bilsh legkomu shlyahu koli dovoditsya vibirati mizh kilkoma marshrutami yaki isnuyut na shlyahu vid dzherela do miscya priznachennya Legkist abo Tverdist shlyahu viznachayetsya kilkistyu gruntu na comu shlyahu Shlyah z bilshim rivnem gruntu vvazhayetsya vazhkim shlyahom todi yak shlyah z menshim rivnem gruntu vvazhayetsya legkij shlyahom Slovesnij opis seredovisha algoritmu Algoritm intelektualnogo ruhu krapel vodi formuyetsya tak Kozhna kraplya vodi IWD volodiye dvoma vazhlivimi vlastivostyami grunt sho v nij znahoditsya poznachayut rivnem gruntu MZ Shvidkist sho vona volodiye poznachayetsya shvidkistyu MZ Dlya kozhnogo IWD znachennya i vlastivosti gruntu MZ i shvidkosti MZ mozhe zminitisya inshimi IWD v jogo otochenni Z inzhenernoyi tochki zoru seredovishe yavlyaye soboyu problemu yaka bazhaye buti virishena Richka z potokom royem IWDs shukaye optimalnij shlyah dlya danoyi problemi Kozhen IWD peredbachayetsya ruh vid dzherela do miscya priznachennya V navkolishnomu seredovisha isnuye bezlich shlyahiv vid danogo dzherela do miscya priznachennya Miscya priznachennya mozhut buti nevidomi Yaksho misceznahodzhennya shukanogo priznachennya vidomo sho virishennya problemi neobhidno znajti najkrashi chasto najkorotshi shlyahi kozhnoyi krapli vid dzherela do miscya priznachennya Vikonannya algoritmu IWD algoritm vikoristovuye ryad IWDs shob znajti optimalne rishennya danoyi problemi Problema yavlyaye soboyu graf N E z naborom vuzliv N i bezlichchyu reber E Cej graf ye seredovishem dlya IWDs i yih potoku po rebrah grafa Kozhen IWD pochinaye budivnictvo svogo rishennya postupovo podorozhuyuchi mizh vuzlami grafu poki nareshti zavershuye IWD yiyi rishennya Odna iteraciya IWD algoritmu zavershuyetsya koli vsi IWDs zavershiti yih prohid po rebrah grafa Pislya kozhnoyi iteraciyi znahoditsya najkrashe rishennya T T ce najkrashe rishennya na osnovi funkciyi yakosti sered usih rishen otrimanih IWDs v potochnij iteraciyi T vikoristovuyetsya dlya vikonannya nastupnih iteracij Najkrashe rishennya T ce najkrashe rishennya z pochatku robotu IWD algoritmu yake bulo znajdeno u vsih iteraciyah ZastosuvannyaIWD algoritm zdaten do rishennya 4h zadach TSP Zadacha komivoyazhera zadacha N ferziv MKP bagatovimirna zadacha pro ranci ta AMT avtomatichnij bagatorivnevij porig Eksperimenti pokazuyut sho IWD algoritm zdatnij znajti optimalne abo blizke do optimalnogo rishennya Tim ne mensh ye misce dlya vnesennya zmin v standart IWD algoritmu dlya vkladennya inshih mehanizmiv yaki isnuyut v prirodnih richkah vinahodyachi najkrashu evristiku yaka najkrashe vpisuyetsya v danu problemu IWD algoritm pokazuye sho priroda ye prekrasnim kerivnictvom dlya rozrobki ta vinahodiv novogo stilyu algoritmiv optimizaciyi PosilannyaIntelektualnij algoritm Krapli vodi Hamed Shah Hossejni 2 grudnya 2013 u Wayback Machine Ce nezavershena stattya pro algoritmi Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi