Hvad er bier -algoritmen?
BIES -algoritmen efterligner honningbiernes opførsel til at udføre søgninger, prioritering og andre opgaver. Det blev udviklet i 2005 og er blevet anvendt til en række optimeringsproblemer. Målet er at bestemme den bedste løsning på et problem, hvad enten det er en søgeforespørgsel eller tildeling af ressourcer. Beslutningsprocesser, der bruges af bier i naturen til at løse problemer, der vedrører Hive Management, kan være lige så effektive i andre miljøer.
En individuel bikube bruger en kombination af to søgemetoder til at returnere data; I dette tilfælde information om fødevarekilder. Den første er brugen af spejdere, der scanner en region tilfældigt for at lokalisere specifikke områder eller kvarterer, der sandsynligvis giver gode resultater. Spejdere rapporterer tilbage til bikuben, og de andre bier beslutter, hvilke kvarterer der skal søges mere intensivt for at finde nyttige ressourcer. Denne kombination af tilfældige og lokale søgemønstre kan være optimal for nogle søgemiljøer.
I bier -algoritmenAmmer kan beslutte, hvor mange spejdere der skal sendes ud, og kaster dem ud for at foretage tilfældige søgninger i alle retninger. De lokaliserer de mest sandsynlige kilder til nyttige data eller de mest optimale løsninger i en række valg og rapporterer tilbage med disse data. Mere intensive lokaliserede søgninger i disse regioner kan returnere de bedste resultater, rangeret med hensyn til relevans, effektivitet og andre egenskaber, som programmøren kan indstille.
Dette er et eksempel på Swarm Intelligence, hvor en algoritme involverer oprettelsen af en gruppe enheder, der arbejder sammen for at løse et problem. Dette kan afvige fra mere lineære algoritmer, der bevæger sig gennem en række trin for at finde de bedste resultater. Brug af Bees -algoritmen kan tillade forskere, ledere og andre mennesker med spørgsmål, de har brug for, for hurtigt at sile gennem et stort bibliotek med mulige resultater for at returnere det bedste, og rangerer disse ved at præference for at bestemme WHIch at forfølge.
Menneskelige operatører er ikke de eneste, der kan bruge BIES -algoritmen. Automatiske systemer kan også bruge det i deres beslutningsprocesser. Denne fleksible algoritme kan give en række muligheder, så systemet kan vælge den bedste til at løse en given udfordring. For avanceret robotik, oprettelsen af neurale net og lignende emner tilbyder BIES -algoritmen en række komplekse og funktionelle applikationer. Forskere kan også evaluere succesen med forskellige resultater for at undervise algoritmen, hvordan de skal opføre sig i fremtiden.