Batアルゴリズムは、大域最適化のためのメタヒューリスティックアルゴリズムです。このアルゴリズムは、放出パルスのレートと音量を変化させるマイクロコウモリのエコーロケーション行動に着想を得ています。 [1] [2] Batアルゴリズムは、2010年にXin-She Yangによって開発されました。[3]
比喩
マイクロコウモリのエコーロケーションの理想化は、次のように要約できます。各仮想コウモリは、周波数または波長と音量を変化させながら、位置（解）において速度でランダムに飛行します。獲物を探索して発見すると、周波数、音量、パルス発射速度が変化します。探索は局所ランダムウォークによって強化されます。最適なものの選択は、特定の停止基準が満たされるまで継続されます。これは基本的に、コウモリの群れの動的行動を制御するための周波数調整技術を用いており、コウモリのアルゴリズムにおけるアルゴリズム依存パラメータを調整することで、探索と利用のバランスを制御できます。
バットアルゴリズムを含むメタヒューリスティックアルゴリズムの詳細な紹介はヤン[4]によって行われ、 MATLAB / GNU Octaveのデモプログラムが利用可能である。また、包括的なレビューはパルピネッリとロペス[5]によって行われている。さらなる改良として、より効率的な進化型バットアルゴリズム（EBA）の開発がある。[6]
参照
参考文献
- ^ JD Altringham, コウモリ：生物学と行動、オックスフォード大学出版局、(1996年)。
- ^ P.リチャードソン『コウモリ』ロンドン自然史博物館（2008年）
- ^ Yang, XS (2010). 「コウモリに着想を得た新しいメタヒューリスティックアルゴリズム」, 『自然に着想を得た最適化のための協調戦略』（NISCO 2010）. 『計算知能研究』284 : 65–74 . arXiv : 1004.4170 . Bibcode :2010arXiv1004.4170Y.
- ^ Yang, XS、「自然にインスパイアされたメタヒューリスティックアルゴリズム」第2版、Luniver Press、(2010)。
- ^ Parpinelli, RS; Lopes, HS (2011). 「群知能における新たなインスピレーション：概観」. International Journal of Bio-Inspired Computation . 3 : 1– 16. doi :10.1504/ijbic.2011.038700. S2CID 16866891.
- ^ Tsai, PW; Pan, JS; Liao, BY; Tsai, MJ; Istanda, V. (2012). 「Batアルゴリズムに着想を得た数値最適化問題の解決アルゴリズム」.応用力学・材料. 148– 149: 134– 137. Bibcode :2011AMM...148..134T. doi :10.4028/www.scientific.net/amm.148-149.134.
さらに読む
- Yang, X.-S. (2014)「自然にインスパイアされた最適化アルゴリズム」、Elsevier。
