Алгоритм оптимизации бактериального питания

Алгоритм оптимизации бактериального питания

Алгоритм оптимизации бактериального кормления основан на групповом поведении таких бактерий, как E. coli и M. xanthus. В частности, алгоритм оптимизации бактериального питания вдохновлен хемотаксическим поведением бактерий, которые будут ощущать химические градиенты в окружающей среде (например, питательные вещества) и двигаться в направлении или от определенных сигналов.

Бактерии воспринимают направление пищи на основе градиентов химических веществ в окружающей их среде. Бактерии выделяют аттрактанты и репелленты в окружающую среду и могут воспринимать их одинаково. Используя механизмы передвижения (например, жгутики), бактерии могут перемещаться в окружающей среде, иногда двигаясь хаотично (кувыркаясь и вращаясь), а иногда двигаясь направленно, что можно назвать плаванием. 

Бактериальные клетки рассматриваются как агенты окружающей среды, использующие свое восприятие пищи и других клеток в качестве мотивации к движению, а стохастические кувыркания и плавание в качестве движения для перемещения. В зависимости от межклеточных взаимодействий клетки могут вторгаться в источник пищи и/или могут агрессивно отталкивать или игнорировать друг друга.

Стратегия обработки информации алгоритма оптимизации питания бактерий заключается в том, чтобы позволить клеткам стохастически и коллективно тянуться к оптимумам. Это достигается с помощью серии из трех процессов в смоделированной клеточной популяции: 1) хемотаксис: стоимость клеток снижается за счет близости к другим клеткам, и клетки перемещаются одна за другой по поверхности стоимости, 2) размножение: только клетки, которые хорошо работали в течение их время жизни может способствовать следующему поколению, и 3) Элиминация-рассеивание: ячейки отбрасываются, а новые случайные выборки вставляются с низкой вероятностью.

в псевдокод ниже описан алгоритм минимизации функции стоимости.

алгоритм оптимизации бактериального питания

Следующий алгоритм предоставляет псевдокод для бактериального хемотаксиса и поведения для алгоритма оптимизации питания бактерий.

алгоритм оптимизации бактериального питания

Стоимость бактерии снижается за счет ее взаимодействия с другими клетками. Эта функция взаимодействия (g()) рассчитывается следующим образом:

алгоритм оптимизации бактериального питания

где cell_k — заданная ячейка, d_attr и w_attr — коэффициенты притяжения, h_repel и w_repel — коэффициенты отталкивания, S — количество клеток в популяции, P — количество измерений на заданном векторе положения ячейки.

Остальные параметры алгоритма следующие: Cell_s_num — количество клеток, поддерживаемых в популяции, N_ed — количество шагов элиминации-дисперсии, N_re — количество шагов размножения, N_c — количество шагов хемотаксиса, N_s — количество шагов плавания для данной ячейки, Stepsize — это вектор случайного направления с тем же количеством измерений, что и проблемное пространство, с каждым значением в [-1; 1], а P_ed — вероятность того, что ячейка будет подвергнута исключению и рассеивание.

Учитывая циклы алгоритма, его можно настроить разными способами для достижения различных режимов поиска. Обычно имеет место большое количество итераций хемотаксиса и небольшое количество других итераций. Коэффициенты по умолчанию для поведения роения (взаимодействия между клетками) следующие: d_attract = 0,1, w_attract = 0,2, h_repellant = d_attract и w_repellant = 10. Размер шага обычно составляет небольшую долю l пространства поиска, например 0,1.

При размножении половина популяции с низким показателем здоровья обычно отсеивается и сохраняется по две копии каждого члена первой половины (высокое здоровье) популяции. Вероятность исключения и рассеивания (p_ed) обычно определяется как довольно высокая, например, 0,25.

Делиться
ru_RURU
%d такие блоггеры, как: