تکنیک های بهینه سازی و پیکر بندی ، الگوریتم قارچ

سلام عنوان مقاله : الگوریتم قارچ عنوان درس : طراحی الگوریتم مبتنی بررفتار گروهی استاد راهنما : محمدرضا دهقانی محمودآبادی نام و نام خانوادگی : عادله ناظمی نارگانیمقدمه الگوریتمهای هوش گروهی از الگوهای رفتاری موجود در طبیعت برای حل مسائل پیچیده ریاضی و بهینهسازی الهام میگیرند. در حالی که الگوریتمهای مشهوری مانند الگوریتم کلونی مورچگان ( )ACOیا بهینهسازی تجمع ذرات ( )PSOبسیار شناخته شده هستند، الگوریتم قارچی ( )Fungal Algorithmیکی از رویکردهای نوین است که از استراتژیهای بقا، رشد شبکه میسلیوم ( )Myceliumو نحوه توزیع مواد مغذی در شبکههای قارچی الهام گرفته شده است. این الگوریتم بر پایه توانایی قارچها در ایجاد شبکههای پیچیده برای انتقال انرژی و یافتن منابع در محیطهای نامنظم استوار است. مفهوم بیولوژیکی و مدلسازی قارچها از شبکهای از رشتههای ریز به نام میسلیوم تشکیل شدهاند. رفتار آنها در محیط شامل ویژگیهای زیر است که در الگوریتم بازسازی میشوند: • رشد جهتدار: رشد در جهت شیب غلظت مواد مغذی. • تغییر توپولوژی: حذف بخشهای غیربهینه و تقویت مسیرهای غنی از منابع. • ارتباطات شبکه ای: انتقال اطلاعات و انرژی از یک نقطه به نقطه دیگر از طریق شبکه رشتهای. اجزای اصلی الگوریتمدر طراحی یک الگوریتم قارچی برای بهینهسازی، معمولا سه عنصر اصلی تعریف میشود: الف) عاملها در این الگوریتم، هر «رشته قارچی» یا عامل، مسئول جستجوی فضای مسئله است. برخلاف ذرات در PSOکه حرکت مستقل دارند، عاملهای قارچی در اینجا به صورت یک شبکه متصل عمل میکنند. ب) تابع برازندگی در اینجا، تابع هدف همان میزان «مواد مغذی» یا «منبع انرژی» در یک نقطه از فضای جستجو است. هدف الگوریتم، یافتن نقطهای است که بیشترین مقدار را داشته باشد. ج) مکانیسمهای بهروزرسانی الگوریتم از دو فرآیند اصلی برای حرکت استفاده میکند: .1جستجوی اکتشافی: رشد رشتهها به سمت مناطق ناشناخته برای یافتن منابع جدید. .2استخراج بهرهبرداری: تقویت مسیرهای موجود که به منابع غنی ختم میشوند (مشابه تقویت مسیر در مورچگان). ریاضیات و نحوه عملکرد برای مدلسازی رشد، از معادلات دیفرانسیل یا مدلهای احتمالی استفاده میشود. فرض کنید موقعیت یک رشته در زمان tبرابر با Xtباشد. نرخ رشد میتواند تابعی از غلظت ماده مغذی Cدر نقطه Xباشد: 𝑑𝑥 𝑑𝑡 = 𝛼 ∙ ∇𝐶(𝑋) + 𝛽 ∙ η(𝑡) در این معادله: ) ∇C(Xبردار گرادیان غلظت است (حرکت به سمت منبع). αضریب حساسیت به منبع است. η(t)βشامل یک مولفه تصادفی برای جلوگیری از گرفتار شدن در بهینه محلی است. الگوریتم مرحلهبهمرحله ساختار کلی الگوریتم به شرح زیر است: .1مقداردهی اولیه: ایجاد تعداد مشخصی از نقاط شروع (اسپورها یا میسلیومهای اولیه) در فضای مسئله. .2ارزیابی: محاسبه میزان برازندگی ( )Fitnessبرای هر نقطه. .3رشد و گسترش: • اگر برازندگی بالا بود ← رشد در آن مسیر را تقویت کن. • اگر برازندگی پایین بود ← رشته را به سمت نقاط همسایه یا تصادفی هدایت کن. .4حذف و بازسازی: قطع کردن اتصالات ضعیف (رشتههایی که به منبع نمیرسند) برای صرفهجویی در منابع محاسباتی..5شرط توقف: تکرار تا رسیدن به حد نصاب دقت یا تعداد تکرارهای مشخص. مزایا و چالشها مزایا : توانایی بسیار بالا در حل مسائل با توپولوژی پیچیده مقاومت در برابر تغییرات ناگهانی محیط جلوگیری عالی از گرفتار شدن در بهینه محیط چالش ها : پیچیدگی محاسباتی بالا به دلیل مدیریت شبکه تنظیم دشوار پارامترهای رشد)(α,β نیاز به حافظه بیشتر برای نگهداری ساختار شبکه مدلسازی ریاضی پیشرفته در الگوریتمهای مبتنی بر رفتار گروهی، چالش اصلی مدلسازی نحوه تعامل بین عاملها و محیط است. در الگوریتم قارچی، ما با دو نوع تعامل روبرو هستیم: .1مدل رشد فیزیکی رشد میسلیوم را میتوان با استفاده از معادلات واکنش-انتشار مدل کرد. این معادلات نشان میدهند که چگونه غلظت مواد مغذی درمحیط پخش شده و چگونه شبکه قارچ در پاسخ به آن گسترش