Сумбурное описание алгоритма роя частиц
В последнее время я готовлю статейку для выкладывания на сайт про метод оптимизации, который называется метод роя частиц. И пока я думал, как этот алгоритм можно описать на пальцах или каких-то жизненных аналогиях, то воспаленный мозг родил вот такое описание. Я что-то сомневаюсь, что его стоит включать в конечный вариант статьи, но пусть он останется хотя бы здесь для истории.
Чтобы понять алгоритм роя частиц, представте себе большую поляну с земляникой (это наша область поиска решения), и нам надо найти то место на поляне, где земляники больше всего (глобальный экстремум). Будем считать, что сама земляника не кончается, и при съедении ягоды, она вырастает снова. Теперь представьте себе, что по этой поляне случайным образом (с вертолета) разбросали бабушек-собирателей земляники (агентов алгоритма). Сначала каждая бабушка идет в случайном направлении и с каждым шагом замечают, сколько земляники находится вокруг нее. Но с каждым новым шагом скорость и направление движения бабушки изменяют так, чтобы с одной стороны направиться в ту сторону, где она сама видела больше всего земляники (авторы алгоритма назвали этот аспект поведения «ностальгией»), а с другой — старается приблизиться к наилучшей области с наибольшим числом земляники, найденной среди всех бабушек (глобальное лучшее значение). В идеале через некоторое количество шагов все бабушки должны собраться в одной области с наибольшим числом земляники. В реальности кто-то может остаться в области, достаточно хорошей, но не в глобально лучшей, но главное, чтобы глобальный экстремум был найден хотя бы одной бабушкой.
Ну и, если этот ужас вы дочитали до конца, то в качестве компенсации вот вам анимация, иллюстрирующая работу алгоритма роя бабушек частиц.