The article is viewing cuckoo search and its nature, describing in detail algorithm itself, also provide an example of using a cuckoo search for the test functionВ статье рассматривается алгоритм кукушки и его природа, подробно описывается сам алгоритм, также приводится пример использования алгоритма кукушки на тестовой функци

Allalvan, A. R. D.

Kislov, L. S.

Likhuta, V. I.

Алалван, А. Р. Д.

Кислов, Л. С.

Лихута, В. И.

Institutional repository of Russian State Vocational Pedagogical University

402 Необходимо отметить высокую оценку качества курса самими студен-тами — 100% оценка на уровнях «отлично» и «выше ожидаемого» во всех сег-ментах обучения: качество теоретического материала, лабораторные работы, работа преподавателя и методика преподавания. Список литературы 1. Твердохлебова, Т. Г. Вендорное образование как инновационная форма учебного процесса с использованием информационно-коммуникацион-ных технологий [Электронный ресурс] / Т. Г. Твердохлебова, Л. А. Тимченко. – Режим доступа: http://xn----dtbqybamjef.xn--p1ai/2017/section/240/99723/ index.html. 2. О программе Cisco Packet Tracer [Электронный ресурс]. – Режим до-ступа: https://www.netacad.com/courses/packet-tracer. 3. Мониторинг качества приема в вузы: аналитика 2011–2016 [Элек-тронный ресурс]. – Режим доступа: https://ege.hse.ru/stata. УДК 004.896:519.712/.713 Алалван А. Р. Д, Лихута В. И., Кислов Л. С. НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АЛГОРИТМА КУКУШКИ В ОБУЧЕНИИ И УПРАВЛЕНИИ РОБОТАМИ Амин Раад Джихад Алалван Аспирант ameenraad2@gmail.com Владислав Игоревич Лихута Bloodkent68@gmail.com Лев Сергеевич Кислов Leva.kislov@mail.ru ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет» Россия, Красноярск 403 SOME ASPECTS OF USING CUCKOO SEARCH IN THE LEARNING AND IN THE MANAGEMENT OF ROBOTS Amin Raad Dzhikhad Allalvan Vladislav Igorevich Likhuta Lev Sergeevich Kislov Siberian federal university, Russia, Krasnoyarsk Аннотация. В статье рассматривается алгоритм кукушки и его при-рода, подробно описывается сам алгоритм, также приводится пример ис-пользования алгоритма кукушки на тестовой функции. Данная работа акту-альна в связи с развитием робототехники и необходимостью глобальной оп-тимизации при решении задач. Приводится пример использования данного ал-горитма в управлении роботами.  Abstract. The article is viewing cuckoo search and its nature, describing in detail algorithm itself, also provide an example of using a cuckoo search for the test function. This work is actual due with developing robotics and the need for global optimization in solving problems. An example of using this algorithm in the man-agement of robots is given. Ключевые слова. алгоритмы, вдохновлённые живой природой, алго-ритм кукушки, робототехника, полёт Леви, оптимизация.  Key words. nature-inspired strategy, cuckoo search, robotics, Levy flight, op-timization. Существуют такие типы алгоритмов, как роевые алгоритмы. Данные ал-горитмы были вдохновлены живой природой, будь то птицы, летящие на юг огромными косяками, муравьи, работающие слажено и возводящие струк-туры, или пчёлы, которые добывают необходимое количество питания для всей колонии. Они используются для обработки и оптимизации большого по-тока информации [4]. 404 На сегодняшний день, тема искусственного интеллекта особенно акту-альна, поэтому роевые алгоритмы глобальной оптимизации могут помочь при решении задач [5]. Одним из таких алгоритмов является Алгоритм кукушки. Алгоритм ку-кушки, представляет собой оптимизированный алгоритм, разработанный Яном Синьшэ (Xin-She Yang) и Суашем Дебом (Suash Deb) в 2009 году [2]. Вдохновением для его создания послужил гнездовой паразитизм не-которых видов кукушек, что подкладывают свои яйца в гнезда других птиц. Иногда владельцы гнезд вступают в прямой конфликт с кукушками, ворвав-шимися к ним. Если владелец гнезда обнаружит, что яйца не его, то он или выбросит эти чужие яйца или просто покинет гнездо и создаст новое где-то в другом месте. Некоторые виды кукушек, такие как гнездовые паразиты с Но-вого мира, например, полосатая или четырёхкрылая кукушка (Tapera naevia), эволюционировали таким образом, что самки очень часто специализируются на имитации цветов и структуры яиц избранных видов птиц-хозяев [7]. Алгоритм кукушки рассматривает множество решений на поставленную задачу и отбирает лучшие из них. Рассмотрим работу алгоритма. Обозначим некоторые понятия. Гнездо с яйцом — это одно из решений задачи, чем каче-ственней яйцо, тем правильней найденное решение. Кукушка — инициализа-тор решений, поколением будем считать итерацию алгоритма. Для простоты описания алгоритма кукушки воспользуемся следующими тремя идеализиро-ванными правилами:  кукушка закладывает по одному яйцу за раз, и сбрасывает его в слу-чайно выбранном гнезде;  лучшие гнезда с высоким качеством яиц (решения) переносятся на следующие поколения;  количество доступных хозяйских гнезд фиксировано, и хозяин мо-жет обнаружить инородное яйцо с вероятностью Pa ∈ [0, 1]. В этом случае птица-хозяин может либо выбросить яйцо из гнезда, либо покинуть гнездо, чтобы построить совершенно новое гнездо в новом месте. 405 Схему алгоритма можно представить в следующем виде:  1) инициализируем популяцию S = (si, i ∈ [1 : |S|]) из |S| хозяйских гнёзд и кукушку, т.е. случайно создаём S гнёзд с яйцами (начальные решения, кото-рые мы будем в последствии изменять), и случайно выберем начальное поло-жение кукушки; 2) кукушка перелетает в другое место и от этого места будет зависеть качество яйца, для вычисления новой позиции кукушки на очередном шаге, необходимо использовать полёты Леви.       LevytXtX cc 1 ,  (1) где, t — поколение, a — размер шага, который зависит от масштаба за-дачи (обычно принимают равной единице), ⊕ — произведение Адамара, λ — коэффициент который зависит от постановки задачи; 3) случайным образом выбираем гнездо si: i ∈ [1 : |S|], и, если f(Xc) > f(Xi), т. е., данное решение лучше, заменяем яйцо в этом гнезде на яйцо ку-кушки, т. е. полагаем Xi = Xc; 4) с вероятностью pa удаляем из популяции некоторое число худших случайно выбранных гнезд и строим новые гнезда в местах, также определён-ных с помощью полётов Леви. 5) если поколение достигло заданного предела, то заканчиваем алго-ритм, иначе переходим к шагу 2 [3]. Вместе с тем в стандартном алгоритме CS вероятность pa и параметры полёта Леви являются константами. Существует улучшенный алгоритм ку-кушки (Improved Cuckoo Search, ICS), который использует динамические зна-чения этих параметров. В целях повышения точности целесообразно исполь-зовать большие значения величин pa и a, на начальных итерациях, и меньшие значения на поздних. В природе животные ищут пищу случайным образом. В общем, путь кормления животного является фактически случайным блужданием, потому что следующий ход основан на текущем местоположении и вероятности пере-406 хода на следующее местоположение. Каждое направление, которое он выби-рает, зависит неявно от вероятности, которая может быть смоделирована ма-тематически. Например, различные исследования показали, что полетные по-ведения многих животных и насекомых, в том числе и кукушек, продемон-стрировали типичные характеристики полетов Леви. Исследование Рейноль-дса и Фрая показывает, что плодовые мушки или Drosophila melanogaster, ис-следуют их ландшафт, используя ряд прямых траекторий полета, прерывае-мых внезапным поворотом на 90 градусов, что приводит к прерывистому мас-штабному шаблону поиска полетов Леви. Даже свет может быть связан с по-летами Леви. В связи с этим, полёты Леви стали применять к алгоритмам оп-тимизации, в том числе к алгоритму кукушки. Предварительные результаты показывают его перспективную возможность [1]. Рассмотрим алгоритм на примере тестовой функции Розенброка,      222 1001, xyxyxF   (2) Найдём глобальный минимум этой функции. На рисунке 1 предоставлен ландшафт функции, 20 инициализированных гнезд и их финальные располо-жения, после обработки алгоритмом кукушки.  Рисунок 1 — Начальное и конечное положение гнёзд 407 С каждым годом, электронные технологии внедряют во все большее ко-личество научных и образовательных сфер. Как один из примеров внедрения технологий в образовательную сферу, можно привести электронные образова-тельные ресурсы. Они включают в себя множество тестов, составленных из вопросов на разные темы. Данный алгоритм Кукушки, может помочь эффек-тивно оптимизировать вопросы для новых\последующих тестов, на основе предыдущих. Существуют разные виды роботов, использующих в различных сферах. Перед роботом, стоит множество задач, например, регулировка передвижения в пространстве, взаимодействие с окружающей средой и многие другие. Алго-ритм кукушки сможет помочь роботу адаптироваться в определенной местно-сти или ситуации, применяя алгоритм и постоянно производя поиск новых, лучших решений. Использование роботов в современном мире высоко, взять хотя бы бес-пилотные летательные аппараты (БПЛА). В ближайшем будущем возможно-сти и эффективность таких роботов будет развиваться. Смоделируем возмож-ную ситуацию для ближайшего будущего. Пускай у нас существует некий ле-тающий робот (квадрокоптер или БПЛА). Для него существует задача пере-лета на N различных точек для какой-либо задачи, например, доставка писем, либо фотографирование карты местности [6]. Для уменьшения затрат энергии, выгодно сделать перелет на все N точек за минимально возможное время и расстояние. Для расчета введем функцию F(z1, z2, ... zn), которая будет равна расстоянию, которое пролетел робот:       Niiiiin yzyzxzxzzzzF0212121 ....,,,  , (3) где zi, - это точка на карте, которую должен посетить робот, у которой есть координата х и координата y. Используя алгоритм кукушки, можно оптимизи-ровать данную функцию, уменьшив время и дальность перелета. Алгоритм подберёт такую последовательность точек z, при которой функция F(z1, z2,…, zn) будет приближенна к минимуму. 408 Список литературы 1. Gutowski, M. Lévy flights as an underlying mechanism for global optimi-zation algorithms / M. Gutowski // ArXiv Mathematical Physics e-Prints. – 2001. –June. 2. Yang, X.-S. Cuckoo search via Lévy flights / X.-S. Yang, S. Deb // World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing (NaBIC 2009) (December 2009). – IEEE Publications, 2009. – P. 210–214. 3. Yang, X.-S. Engineering Optimisation by Cuckoo Search / X.-S. Yang, S. Deb // Int. J. Mathematical Modelling and Numerical Optimisation. – 2010. – Vol. 1. – №. 4. – P. 330–343. 4. Водолазский, И. А. Роевой интеллект и его наиболее распространён-ные методы реализации / И. А. Водолазский, А. С. Егоров, А. В. Краснов // Молодой ученый. – 2017. – № 4. – С. 147–153.  5. Евдокимов, И. В. Применение метода наискорейшего спуска в одном биоинспирированном алгоритме / И. В. Евдокимов, Е. Д. Кулаков // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2017. – № 8. – С. 10–13. 6. Евдокимов, И. В. Процедура идентификации как этап создания си-стем управления и принятия решений / И. В. Евдокимов // Проблемы соци-ально-экономического развития Сибири. – 2012. – № 4. – С. 14–18. 7. Карпенко, А. П. «Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых и малоизвестных алгоритмов» / А. П. Карпенко // Информационные технологии. – 2012. – № 7. – С. 13–15.  

Some aspects of using cuckoo search in the learning and in the management of robots

https://elar.rsvpu.ru/bitstream/123456789/28286/1/978-5-8295-0623-0_2019_054.pdf

Some aspects of using cuckoo search in the learning and in the management of robots

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Institutional repository of Russian State Vocational Pedagogical University