실제 매개변수 최적화를 위한 새로운 메타휴리스틱 알고리즘: 자연 집합 알고리즘

이 논문은 자연 집합 알고리즘(NAA)이라고 불리는 새로운 진화 알고리즘(EA)을 제안합니다. NAA는 집단 생활을 하는 동물의 집단적 의사결정 지능에서 영감을 받았습니다. 다른 EA와 구별되게, NAA는 개인을 여러 개의 하위 집단(‘대피소’라고 함)으로 분배하고, 확률적 이주 모델을 사용하여 대피소 간에 개인을 동적으로 조정합니다. 이주 모델은 탐색과 활용의 균형을 맞추기 위해 개인 간의 매력 효과와 군중 효과를 고려합니다. 각 세대에서 위치 탐색과 일반화 탐색이 동시에 수행되며, 개인들의 분포는 자가 적응적으로 업데이트됩니다. NAA의 효율성을 검증하기 위해 7개의 서로 다른 차원의 기준 함수가 사용되며, 결과는 NAA가 실제 매개변수 최적화 문제를 해결하는 데 강력한 성능을 보임을 분명히 보여줍니다.