基于病毒感染系统的启发式优化方法的验证

Claudia A. Díaz Payano
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摘要

在优化问题中,可以使用不同的算法来找到合适的解。但当涉及到中等到高复杂性的问题时,如NP困难,被称为遗传算法(GA)的技术很难收敛或得到一个解决方案。本文介绍了病毒系统(VS)的实现,该系统是通过模拟生物体受到病毒攻击的方式来解决优化问题的新方法。将VS类比应用于两种类型的问题,Onemax,不同的位长和欺骗函数,以检验它们的性能和收敛能力。这种方法与受海洋珊瑚生长启发的GA方法进行了比较。VS成功地获得了高精度的结果,在两个问题上都有100%的收敛性,与GA相比有了相当大的改进。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Validación de un método heurístico de optimización basado en un sistema de infección por virus
En los problemas de optimización se pueden utilizar diferentes algoritmos para encontrar la solución adecuada. Pero cuando se trata de problemas de complejidad media y alta, como los NP difíciles, las técnicas conocidas como los Algoritmos Genéticos (GA) tiene dificultad en converger o llegar a una solución. En este artículo se presenta la implementación de un Sistema de Virus (VS, por sus siglas en inglés Virus System), que se desarrolla con un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización simulando la forma en que un organismo es atacado por un virus. La analogía del VS se aplica a dos tipos de problemas, Onemax, de diferentes longitudes de bits y funciones engañosas (Deceptive Functions) con el objetivo de comprobar su funcionamiento y su potencia de convergencia. Este método es comparado con un GA inspirado en el crecimiento de corales marinos. El VS ha logrado conseguir resultados de alta precisión, con una convergencia del 100 % en ambos problemas y con considerables mejoras comparados con los obtenidos con el GA.
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