FWA-GWO-Algorithmus

06.08.2019, 09:02	boerns	Auf diesen Beitrag antworten »
FWA-GWO-Algorithmus Hallo zusammen, ich schreibe gerade eine Studienarbeit über die Hybridisierung des Fire-Works-Algorithmus und des Grey-Wolf-Optimierers. Also Grundlage dient mir der folgende (öffentlich zugängliche) Artikel im Journal of Optimization: A New Hybridisation Approach Between The Fireworks-Algorithm And The Grey-Wolf-Optimizer Ich weiß, dass es sich nicht gerade um bekannte Algorithmen handelt, jedoch hoffe ich, dass sich hier vielleicht doch jemand findet, der mir etwas helfen kann. Da der Artikel, meiner Meinung nach, an einigen Stellen sehr oberflächlich bleibt, ergibt sich für mich das folgende Problem: Am Anfang des Algorithmus werden die $\begin{eqnarray} n \end{eqnarray}$ "Wolfsrudel" $\begin{eqnarray} x_i , i=1,...,n \end{eqnarray}$ initialisiert und um sie herum die jeweiligen $\begin{eqnarray} m \end{eqnarray}$ Wölfe $\begin{eqnarray} x_{i_j} , i=1,..n , j=1,..m \end{eqnarray}$ nach dem Vorbild der Funken im FWA. Mithilfe der der $\begin{eqnarray} x_i \end{eqnarray}$ werden nun für jedes Rudel die Explosionsamplituden $\begin{eqnarray} A_i \end{eqnarray}$ berechnet. Im Artikel ist das Gleichung (18). Aus dem Pseudocode "Algorithmus 1" ist ersichtlich, dass die Explosionsamplituden in jedem Iterationsschritt erneuert werden. Dann müssten jedoch auch die Orte der Rudel $\begin{eqnarray} x_i \end{eqnarray}$ erneuert werden, da die Explosionsamplituden ja sonst immer gleich bleiben würden. Leider ist, meiner Meinung nach, aus dem Artikel in keiner Weise ersichtlich, wie die Erneuerung der Standorte der einzelnen Rudel $\begin{eqnarray} x_i \end{eqnarray}$ zu handhaben ist. Also Lösung würden mir drei Ansätze einfallen: 1.) Der Standort eines Rudels $\begin{eqnarray} x_i \end{eqnarray}$ ist der Mittelwert der Orte der einzelnen Wölfe $\begin{eqnarray} x_{i_j} \end{eqnarray}$ 2.) Der Standort eines Rudels $\begin{eqnarray} x_i \end{eqnarray}$ ist der Standort seines Wolfs $\begin{eqnarray} x_{i_j} \end{eqnarray}$ mit dem minimalen Zielfunktionswert $\begin{eqnarray} f(x_{i_j}) \end{eqnarray}$ 3.) Der am Anfang initialisierte Standort eines Rudels $\begin{eqnarray} x_i \end{eqnarray}$ wird in jedem Iterationsschritt genauso wie die Standorte seiner Wölfe $\begin{eqnarray} x_{i_j} \end{eqnarray}$ erneuert. Was mich bei den Ansätzen 1.) und 3.) irritiert ist, dass für jeden Standort $\begin{eqnarray} x_i \end{eqnarray}$ ein Zielfunktionswert berechnet werden muss, der jedoch nicht berücksichtigt wird, wenn es darum geht die Optimale Lösung zu finden. Ich hoffe man versteht was ich meine. Falls Fragen aufkommen, stellt sie gerne. Mal sehen ob sich jemand damit auskennt. Die Hoffnung stirbt bekanntlich zuletzt.

1

Verwandte Themen

Die Beliebtesten »

Die Größten »

Die Neuesten »