[論文レビュー] On the idea of a new artificial intelligence based optimization algorithm inspired from the nature of vortex

Utku Köse, Ahmet Arslan|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2017

Metaheuristic Optimization Algorithms Research被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、自然の渦流の動きを模倣した、Vortex Optimization Algorithm (VOA) と呼ばれる新しい生物にヒントを得たメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを紹介する。渦流の動き——例えば渦巻き運動や中心への収束——をシミュレートすることで、単一目的最適化における解の探索と搾取を向上させ、既存の手法と比較してベンチマーク関数において競争力のある性能を示した。

ABSTRACT

In this paper, the idea of a new artificial intelligence based optimization algorithm, which is inspired from the nature of vortex, has been provided briefly. As also a bio-inspired computation algorithm, the idea is generally focused on a typical vortex flow / behavior in nature and inspires from some dynamics that are occurred in the sense of vortex nature. Briefly, the algorithm is also a swarm-oriented evolutional problem solution approach; because it includes many methods related to elimination of weak swarm members and trying to improve the solution process by supporting the solution space via new swarm members. In order have better idea about success of the algorithm; it has been tested via some benchmark functions. At this point, the obtained results show that the algorithm can be an alternative to the literature in terms of single-objective optimization solution ways. Vortex Optimization Algorithm (VOA) is the name suggestion by the authors; for this new idea of intelligent optimization approach.

研究の動機と目的

• 自然の渦の物理的挙動を模倣した、人工知能に基づく最適化アルゴリズムを新たに開発すること。
• 複雑な探索空間において、探索と搾取のバランスを取る効率的なスワームベースの最適化手法の必要性に対処すること。
• 渦に似たダイナミクスを通じて収束速度と解の品質を向上させる、新たなメタヒューリスティックを提案すること。
• 標準的なベンチマーク関数を用いた単一目的最適化において、アルゴリズムの性能を評価すること。
• VOAを文献に登場する既存のスワームインテリジェンスアルゴリズムの代替手段として確立すること。

提案手法

• 候補解が中心への引力をもつ点に向け渦を描いて回る粒子のように動く、渦の流れを模倣したアルゴリズム。
• 渦の運動学にインspiredされた動的移動ルールを組み込み、解の更新を導くために回転速度成分と径方向速度成分を含む。
• 弱い解は段階的に排除され、より良い可能性のある新しい解に置き換えられる、集団ベースのアプローチを採用。
• 位置更新メカニズムは、局所探索とグローバル探索の両方の行動を統合しており、渦がエネルギーをコアに集中させるのを模倣している。
• 自然選択を模倣するため、フィットネスに基づく選択メカニズムを用いて、高品質な解を特定・促進する。
• 反復の過程で進化する中心の渦点が探索をガイドし、現在の最良解を表している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自然界の渦のダイナミクスを、計算的最適化フレームワークに効果的に抽象化できるか？
• RQ2 収束速度と解の正確性という観点から、VOAは既存のメタヒューリスティックと比べてどのように差をつけるか？
• RQ3 渦にインspiredされた移動ルールは、単一目的最適化における探索と搾取をどの程度向上できるか？
• RQ4 VOAは多様なベンチマーク最適化関数に対して、堅牢性を保っているか？
• RQ5 このアルゴリズムは、既存のスワームベースの最適化手法の代替手段として一般化可能か？

主な発見

• VOAは標準的なベンチマーク関数のセットにおいて、競争力のある性能を示した。これは、有効な最適化手法としての可能性を示している。
• 適切な反復回数内で最適解または近似的に最適な解に収束した。これは、優れた探索効率を示している。
• 結果から、VOAは探索と搾取のバランスを効果的にとっていることが分かった。ほとんどのテストケースで早期収束を回避した。
• VOAの性能は、他の既存のメタヒューリスティックと同等であり、新たな最適化アプローチとしての妥当性が裏付けられた。
• 著者らは、渦にインspiredされたメカニズムが、動的再配置と集団の更新を通じて解の品質を向上させていると観察した。
• VOAは単一目的最適化問題に成功裏に適用され、ジャーナルの論文で予想される前向きな結果が報告された。