и оптимизации больших количеств и потоков информации. Ещё давным-давно люди стали интересоваться так называемым “роевым поведением” – каким образом птицы летят на юг огромными косяками, не сбиваясь с курса. Как огромные колонии муравьёв работают так слаженно и возводят структуры, по сложности не уступающие современным мегаполисам. Как пчёлы могут так точно определять и добывать в необходимом для всей колонии питание. Все эти большие группы животных/насекомых можно объединить одним общим словом – рой. Благо, человечество не стоит на месте и, развиваясь, люди стали изобретать компьютеры, при помощи которых инженеры стали моделировать “роевой интеллект”– попытки сделать роботизированные, автоматические и автоматизированные рои. Хоть далеко не все попытки были успешными, но, тем не менее, они положили начало созданию РИ, заложив к его основанию некоторые фундаментальные правила. Одним из них является тот факт, что для роевого интеллекта необходимо большое (достаточно) количество агентов, способных взаимодействовать между собой и окружающей их средой локально. Наблюдая за различными естественными примерами роёв, человечество придумало различные модели РИ, чьё поведение основывалось на различных путях взаимодействия с окружающей средой и между собой. У данного метода есть три основные теории, которые описывают его функционирование и взаимодействие между элементами: – теория отрицательного отбора; – теория иммунной сети; – теория клональной селекции.
Метод роя частиц (МРЧ) является методом численной оптимизации, поддерживающий общее количество возможных решений, которые называются частицами или агентами, и перемещая их в пространстве к наилучшему найденному в этом пространстве решению, всё время находящемуся в изменении из-за нахождения агентами более выгодных решений. Классическая компьютерная модель МРЧ была создана лишь в 1995 году Расселом Эберхартом и Джеймсом Кеннеди. Их модель отличается тем, что частицы-агенты роя, помимо подчинения неким правилам обмениваются информацией друг с другом, а текущее состояние каждой частицы характеризуется местоположением частицы в пространстве решений и скоростью перемещения. Если проводить аналогию со стаей, то можно сказать, что все агенты алгоритма (частицы), в стае они могут быть птицами или рыбами, ставят для себя три довольно простых задачи:
– все агенты должны избегать пересечения с окружающими их агентам;
–каждая частица должна корректировать свою скорость в соответствии со скоростями окружающих её частиц;
–каждый агент должен стараться сохранять достаточно малое расстояние между собой и окружающими его агентами.
Алгоритм роя частиц – итеративный процесс, постоянно находящийся в изменении. Так же все частицы знают местоположение наилучшего результата поиска во всём рое и с каждой итерацией агенты корректируют вектора своих скоростей и их направления, стараясь приблизиться к наилучшей точке роя и при этом быть поближе к своему
