Алгоритм d; оптимізація; бактеріальний корм - Складні системи та ШІ
Алгоритм оптимізації корму для бактерій
Алгоритм оптимізації годівлі бактерій натхненний поведінкою таких груп бактерій, як E. coli та M. xanthus. Зокрема, алгоритм оптимізації дієти для бактерій натхненний хемотаксичною поведінкою бактерій, які відчуватимуть хімічні градієнти в навколишньому середовищі (наприклад, поживні речовини) і рухатимуться у напрямку до певних сигналів чи від них.
Бактерії сприймають напрямок їжі на основі градієнтів хімічних речовин, що знаходяться в їх середовищі. Бактерії виділяють в навколишнє середовище привабливі та відлякуючі хімічні речовини і можуть сприймати подібне. Використовуючи локомотивні механізми (наприклад, джгутики), бактерії можуть рухатися навколо свого середовища, іноді рухаючись хаотично (валяючись і крутячись), а інший раз спрямовуючись, що можна назвати плаванням.
Бактеріальні клітини розглядаються як агенти в навколишньому середовищі, використовуючи їх сприйняття їжі та інших клітин як спонукання до руху, а стохастичне сповзання та плавання як рух для відновлення. Залежно від взаємодії клітина-клітина, клітини можуть вторгнутися у джерело їжі та/або можуть агресивно відштовхуватись або ігнорувати одна одну.
Стратегія обробки інформації алгоритму оптимізації бактеріальних кормів полягає в тому, щоб дозволити клітинам стохастично і колективно розмножуватися до оптимуму. Це досягається за допомогою серії трьох процесів на популяції змодельованих клітин: 1) Хемотаксис: вартість клітин зменшується внаслідок близькості інших клітин, і клітини рухаються одна за одною вздовж поверхні витрат, 2) Розмноження: лише клітини 3) Елімінація-розсіювання: клітини викидаються, а нові випадкові зразки вставляються з низькою ймовірністю.
Наступний псевдокод описує алгоритм мінімізації функції витрат.
Наступний алгоритм забезпечує псевдокод для хемотаксису та поведінки бактерій для алгоритму оптимізації кормів для бактерій.
Вартість бактерії зменшується за рахунок її взаємодії з іншими клітинами. Ця функція взаємодії (g ()) обчислюється наступним чином:
де cell_k - дана комірка, d_attr і w_attr - коефіцієнти притягання, h_repel і w_repel - коефіцієнти відштовхування, S - кількість клітин у популяції, P - кількість розмірів на даному векторі положення клітини.
Решта параметрів алгоритму такі: Cell_s_num - кількість клітин, що підтримуються в популяції, N_ed - кількість етапів елімінації-розсіювання, N_re - кількість етапів відтворення, N_c - кількість кроків хемотаксису, N_s - кількість кроків плавання для даної комірки, Stepsize - це вектор випадкового напрямку з такою ж кількістю вимірів, що і проблемний простір з кожним значенням у [-1; 1], а P_ed - це ймовірність того, що клітина піддається елімінації та розпорошенню.
Враховуючи цикли алгоритму, його можна налаштувати різними способами для досягнення різної поведінки пошуку. Загальноприйнятою є велика кількість ітерацій хемотаксису та невелика кількість інших ітерацій. Коефіцієнти за замовчуванням для поведінки роїння (взаємодії клітина-клітина) такі: d_attract = 0,1, w_attract = 0,2, h_repellant = d_attract і w_repellant = 10. Розмір кроку, як правило, становить невелику частку l 'простору пошуку, наприклад 0,1.
Під час розмноження, як правило, видаляється половина населення з низьким показником стану здоров'я та зберігаються дві копії кожного представника першої половини (із високим рівнем здоров'я). Імовірність елімінації та розсіювання (p_ed), як правило, визначається як досить висока, така як 0,25.