꿀벌 알고리즘은 무엇입니까?

꿀벌 알고리즘은 꿀벌의 행동을 모방하여 검색, 우선 순위 지정 및 기타 작업을 수행합니다. 2005 년에 개발되었으며 다양한 최적화 문제에 적용되었습니다. 목표는 검색 쿼리이든 리소스 할당이든 문제에 대한 최상의 솔루션을 결정하는 것입니다. 벌집 관리와 관련된 문제를 해결하기 위해 꿀벌이 실제로 사용하는 의사 결정 프로세스는 다른 환경에서도 똑같이 효과적 일 수 있습니다.

개별 벌집은 두 가지 검색 방법을 조합하여 데이터를 반환합니다. 이 경우 음식 소스에 대한 정보입니다. 첫 번째는 스카우트를 사용하여 지역을 무작위로 스캔하여 특정 지역이나 이웃을 찾아서 좋은 결과를 얻을 수있는 것입니다. 스카우트는 벌집에 다시보고하고, 다른 꿀벌은 유용한 자원을 찾기 위해 어느 집을 더 집중적으로 검색할지 결정합니다. 무작위 및 로컬 검색 패턴의 조합은 일부 검색 환경에 최적 일 수 있습니다.

꿀벌 알고리즘에서 프로그래머는 발송할 스카우트 수를 결정하고 모든 방향에서 무작위로 검색하도록 캐스트합니다. 이들은 유용한 데이터의 가장 가능성이 높은 소스 또는 최적의 솔루션을 다양한 선택으로 찾아이 데이터로 다시보고합니다. 이 지역에서보다 집중적으로 지역화 된 검색을 수행하면 관련성, 효율성 및 프로그래머가 설정할 수있는 기타 특성 측면에서 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

이것은 알고리즘이 문제를 해결하기 위해 함께 작동하는 엔티티 그룹을 만드는 과정을 포함하는 집단 지능의 예입니다. 이는 최상의 결과를 찾기 위해 일련의 단계를 거치는 선형 알고리즘과 다를 수 있습니다. 꿀벌 알고리즘을 사용하면 연구자, 관리자 및 답변이 필요한 질문을 가진 사람들이 가능한 많은 결과 라이브러리를 신속하게 선별하여 최고를 반환하고 선호도에 따라 순위를 지정하여 추구 할 대상을 결정할 수 있습니다.

꿀벌 알고리즘을 사용할 수있는 사람은 사람 만이 아닙니다. 자동화 된 시스템은 의사 결정 프로세스에서도이를 사용할 수 있습니다. 이 유연한 알고리즘은 다양한 옵션을 제공하여 시스템이 주어진 문제를 해결할 수있는 최상의 알고리즘을 선택할 수 있도록합니다. 고급 로봇 공학, 신경망 생성 및 유사한 주제의 경우 꿀벌 알고리즘은 여러 가지 복잡하고 기능적인 응용 프로그램을 제공합니다. 연구원은 또한 알고리즘이 미래에 어떻게 행동해야하는지 가르치기 위해 다양한 결과의 성공을 평가할 수 있습니다.