Wachstumsoptimierer (GO): Ein neuartiger metaheuristischer Algorithmus zur globalen Optimierung
Die Wachstumsoptimierer-Algorithmen: GO und AOA für Globale Optimierung
In der Welt der Optimierung hat sich der Bereich der Metaheuristiken rasant entwickelt. Eine bemerkenswerte Innovation in diesem Bereich ist der Wachstumsoptimierer (GO), ein neuartiger metaheuristischer Algorithmus, der seine Inspiration aus den Lern- und Reflexionsprozessen von Individuen schöpft, die während ihrer sozialen Wachstumsaktivitäten Erfahrungen sammeln. In diesem Blogbeitrag werden wir uns näher mit dem GO beschäftigen und erläutern, wie er funktioniert, einschließlich seiner Lern- und Reflexionsphasen. Zusätzlich werden wir auch den Arithmetischen Optimierungsalgorithmus (AOA) vorstellen und umreißen, wie diese beiden Algorithmen durch unsere vorgeschlagene Methode verbunden werden, um Herausforderungen in der globalen Optimierung zu bewältigen.
Was ist der Wachstumsoptimierer (GO)?
Der Wachstumsoptimierer (GO) ist ein neuer Algorithmus für die globale Optimierung, der verschiedene mathematische Modelle verwendet, um zu lernen und zu reflektieren. Die Grundidee des GO basiert auf vier kombinierten Lücken, die mathematisch modelliert werden:
- Gap 1: Die Lücke zwischen dem besten Individuum und einem der Elitteilnehmer.
- Gap 2: Die Lücke zwischen dem besten Individuum und dem schwächsten Individuum.
- Gap 3: Die Lücke zwischen einem der Elite-Teilnehmer und dem schwächsten Individuum.
- Gap 4: Die Lücke zwischen zwei zufälligen Individuen.
Diese Lücken spielen eine entscheidende Rolle im Lernprozess des GO, wo jedes Individuum seine Lernfähigkeit anpasst, um Wissen aus den Interaktionen mit anderen Individuen zu erwerben.
Lernphase des GO
In der Lernphase des GO macht jeder Teilnehmer Fortschritte, indem er die Wissenslücken (Gap) nutzt, um vom Besten zu lernen. Das wesentlichste Element des Lernablaufs ist die Berechnung der Lernfaktoren (LF), die die relative Distance der jeweiligen Gaps in der Population widerspiegeln. Der Lernprozess eines Teilnehmers wird mathematisch durch verschiedene Formeln beschrieben, die die Wissensübergänge zwischen den Individuen darstellen.
Reflexionsphase des GO
Die Reflexionsphase ergänzt den Lernprozess, indem die Individuen die Ergebnisse ihrer Erfahrungen evaluieren und sich auf die Essenz ihres Wachstums konzentrieren. Hierbei wird die Bewertung durch eine höherstehende Person (bzw. ein besseres Individuum) beeinflusst, und die Reflexion dauert, bis das Individuum selbst überprüfen kann, ob es sich verbessert hat oder nicht.
Der Arithmetische Optimierungsalgorithmus (AOA)
Mathematische Operationen spielen eine zentrale Rolle nicht nur in der Mathematik, sondern auch in der Optimierung. Der AOA basiert auf der Verwendung einfacher arithmetischer Operatoren, um bestimmte Optimierungsprobleme zu lösen. Er verbindet die Konzepte der Arithmetik mit den Anforderungen der modernen nummerischen Optimierung und hat sich als effektiv erwiesen, insbesondere bei der Lösung kontinuierlicher und diskreter globaler Optimierungsprobleme.
Die vorgeschlagene Methode: GO-AOA
Die vorgeschlagene Methode, die GO mit dem AOA kombiniert, umfasst vier Phasen: Feature-Extraktion, Feature-Auswahl, Klassifikation und Modelbewertung. Diese Phasen sind besonders relevant im Kontext der medizinischen Bildverarbeitung, wo die effiziente Verarbeitung und Klassifikation von Bildern entscheidend ist.
1. Feature-Extraktionsphase
In dieser Phase verwenden wir den Mobile Vision Transformer (MobileViT), um komplexe Darstellungen medizinischer Bilddaten zu erfassen. Diese Technologie ermöglicht eine effiziente Nutzung von Rechenressourcen, was für mobile und Edge-Device-Anwendungen von zentraler Bedeutung ist.
2. Feature-Auswahl-Algorithmus
Der GO-AOA-Algorithmus optimiert die Feature-Auswahl, indem er die Vorzüge des GO zur Erkundung und die Vorteile des AOA zur Ausbeutung kombiniert. Durch diesen Ansatz wird nicht nur die Robustheit des Optimierungsprozesses gesteigert, sondern auch die Effektivität in der Klassifikation verbessert.
Fazit
Die Entwicklung und der Einsatz von Algorithmen wie dem Wachstumsoptimierer (GO) und dem Arithmetischen Optimierungsalgorithmus (AOA) zeigen das Potenzial moderner Metaheuristiken zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme. Diese Algorithmen bieten nicht nur innovative Ansätze zur Entscheidungsfindung, sondern tragen auch dazu bei, die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Anwendungsbereichen, insbesondere in der medizinischen Bildverarbeitung, zu steigern. Die Verbindung dieser beiden Algorithmen in der GO-AOA-Methode verspricht, die Herausforderungen in der globalen Optimierung weiter zu überwinden und das Verständnis dieser Technologien für zukünftige Anwendungen zu vertiefen.
Verweise
Für detailliertere mathematische Modelle und Implementierungen finden Sie weitere Informationen in der Originalstudie.