Метод роя частиц (МРЧ) является методом численной оптимизации, поддерживающий общее количество возможных решений, которые называются частицами или агентами, и перемещая их в пространстве к наилучшему найденному в этом пространстве решению, всё время находящемуся в изменении из-за нахождения агентами более выгодных решений. Классическая компьютерная модель МРЧ была создана лишь в 1995 году Расселом Эберхартом и Джеймсом Кеннеди. Их модель отличается тем, что частицы-агенты роя, помимо подчинения неким правилам обмениваются информацией друг с другом, а текущее состояние каждой частицы характеризуется местоположением частицы в пространстве решений и скоростью перемещения. Если проводить аналогию со стаей, то можно сказать, что все агенты алгоритма (частицы), в стае они могут быть птицами или рыбами, ставят для себя три довольно простых задачи:
– все агенты должны избегать пересечения с окружающими их агентам;
–каждая частица должна корректировать свою скорость в соответствии со скоростями окружающих её частиц;
–каждый агент должен стараться сохранять достаточно малое расстояние между собой и окружающими его агентами.
Алгоритм роя частиц – итеративный процесс, постоянно находящийся в изменении. Так же все частицы знают местоположение наилучшего результата поиска во всём рое и с каждой итерацией агенты корректируют вектора своих скоростей и их направления, стараясь приблизиться к наилучшей точке роя и при этом быть поближе к своему индивидуальному максимуму. При этом постоянно происходит расчёт искомой функции и поиск наилучшего значения. Концепцию данного алгоритма описывает формула, согласно которой корректируется модуль и направление скорости агентов.
v⍵v+rnd()(Pbest-x)c1+rnd()(gbest-x)c2,
где: ⍵ – коэффициент инерции, определяющий баланс между тем, насколько широко будет “заходить” в исследовании агент и тем, насколько сильно агент будет желать остаться рядом с найденными ранее оптимальными решениями;
–Pbest – координаты наилучшей найденной агентом точкой; -gbest – координаты наилучшей роевой точки; x – текущие координаты точки;
–rnd() – случайный коэффициент, принимающий значение от 0 до 1; c1, c2 – постоянные ускорения.
Изначально этот алгоритм применялся для исследований социального психолога, Кеннеди, но самое большое распространение этот алгоритм смог получить при решениях задач оптимизации различных нелинейно-многомерных уравнениях. Этот алгоритм в современном мире применяется в машинном обучении, для решений задач оптимизации и в различных точных и экспериментальных науках, таких как биоинженерия и т. д.
3.2. Информационное (прагматическое) направление
Сторонники информационного направления убеждены, что «важнее всего результат», т. е. хорошее совпадение поведения искусственно созданных и естественных интеллектуальных систем, а что касается внутренних механизмов формирования поведения, то разработчик искусственного интеллекта вовсе не должен копировать или даже учитывать особенности естественных, живых аналогов.
Информационное направление разделяется на три составляющие.
1.Эвристическое программирование – это разработка оригинальных методов, алгоритмов решения задач, подобных человеческим, а в некоторых случаях даже и лучших. Под эвристикой понимается правило, стратегия, метод или прием, используемые для повышения эффективности системы, которая пытается найти решения сложных задач. Эвристическая программа – это программа для компьютера, использующая эвристики.
