روش الگوریتم های ابتکاری (Metaheuristic Algorithms)، در ریاضیات (Mathematics)
انواع روش های عددی (Numerical Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :
روش الگوریتم های ابتکاری (Metaheuristic Algorithms) :
الگوریتم های سطح بالا برای یافتن جواب های تقریبی مسائل سخت
توضیح ساده: الگوریتم های ابتکاری (فراابتکاری) دسته ای از الگوریتم های بهینه سازی هستند که برای حل مسائل پیچیده و سخت (به ویژه مسائل NP-hard) طراحی شده اند. این الگوریتم ها بر اساس ایده های الهام گرفته از طبیعت، فیزیک، یا رفتارهای اجتماعی ساخته می شوند و سعی می کنند جواب های تقریبی خوبی در زمان معقول پیدا کنند، بدون اینکه تضمینی برای یافتن جواب بهینه داشته باشند. تفاوت اصلی آنها با الگوریتم های دقیق (مانند برنامه ریزی خطی) در این است که برای مسائل با ابعاد بزرگ یا با ماهیت گسسته، تنها گزینه عملی هستند. بسیاری از روش هایی که قبلا معرفی شدند (GA, PSO, ACO, SA, ICA) در این دسته قرار می گیرند.
شرح گام به گام: الگوریتم های فراابتکاری معمولا دارای ویژگی های مشترکی هستند:
۱. با یک جمعیت اولیه از جواب ها (یا یک جواب) شروع می کنند.
۲. از ترکیبی از جستجوی محلی (Exploitation) و جستجوی سراسری (Exploration) استفاده می کنند.
۳. دارای پارامترهایی هستند که باید تنظیم شوند (مثلا نرخ جهش در GA، دمای اولیه در SA).
۴. اغلب از تصادفی بودن برای جلوگیری از گیر افتادن در بهینه محلی استفاده می کنند.
۵. تا رسیدن به یک شرط توقف (تعداد تکرار، بهبود ناچیز) ادامه می دهند.
انواع دیگر الگوریتم های فراابتکاری:
- الگوریتم کلونی زنبور عسل (Bee Colony)
- الگوریتم خفاش (Bat Algorithm)
- الگوریتم گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer)
- الگوریتم ملخ (Grasshopper Optimization Algorithm)
- الگوریتم نهنگ (Whale Optimization Algorithm)
- و ده ها الگوریتم دیگر که هر ساله معرفی می شوند.
مثال عددی: مسئله زمان بندی کارها در یک کارگاه (Job Shop Scheduling) با ۱۰۰ کار و ۱۰ ماشین. این مسئله NP-hard است و با روش های دقیق قابل حل نیست. الگوریتم های فراابتکاری مانند الگوریتم ژنتیک یا بهینه سازی ازدحام ذرات می توانند برنامه های زمانی خوبی در زمان معقول ارائه دهند.
مزایا: قابلیت حل مسائل پیچیده و با ابعاد بزرگ، انعطاف پذیری بالا، عدم نیاز به اطلاعات مشتق.
معایب: عدم تضمین یافتن جواب بهینه، وابستگی به تنظیم پارامترها، ممکن است کند باشند.
کاربردها: در طراحی مهندسی، در لجستیک، در هوش مصنوعی، در بیوانفورماتیک، در بهینه سازی شبکه.
نکته: انتخاب الگوریتم مناسب و تنظیم پارامترها معمولا به تجربه و آزمایش نیاز دارد.
