A novel iterative optimization algorithm based on dynamic random population

Abstract

U umjetnoj inteligenciji razvijene su različite heurističke metode optimalizacije. Te su metode uglavnom potaknute prirodnom evolucijom ili nekim primjenljivim inovacijama koje traže dobra (gotovo optimalna) rješenja uz razumnu računalnu cijenu za istraživane probleme. U radu se predlaže novi iterativni algoritam optimalizacije. Algoritam se zasniva na pretraživanju najvrednijeg dijela područja rješenja, koje je uobičajeno koncentrirano oko ciljanog (bias) vektora (u obliku dinamične slučajne populacije). Taj algoritam nezasitno pretražuje prostor rješenja u potrazi za globalnim ekstremom. Usporedba rezultata predloženog algoritma i nekih poznatih heurističkih metoda pretraživanja potvrđuje superiornost naše predložene metode u rješavanju različitih nelinearnih problema optimalizacije sa stajališta jednostavnosti i točnosti.Various heuristic optimization methods have been developed in artificial intelligence. These methods are mostly inspired by natural evolution or some applicable innovations, which seek good (near-optimal) solutions at a reasonable computational cost for search problems. A new iterative optimization algorithm is proposed in this paper. The algorithm is based on searching the most valuable part of the solution space, which is normally concentrated about a targeted bias vector (in the form of a dynamic random population). This algorithm greedily searches the solution space for global extremum. The comparison results between the proposed algorithm and some of the well-known heuristic search methods confirm the superiority of our proposed method in solving various non-linear optimization problems from the viewpoint of simplicity and accuracy