帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm, ICA )详解+Java代码

前言

这段时间用过这个算法做过相关的工作,今天就介绍一下吧。虽然感觉效果嘛,勉勉强强啦。不过每种算法肯定有其适用的地方,用到了就Mark一下方便后人吧~

介绍

帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm,ICA)是Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出的一种基于帝国主义殖民竞争机制的进化算法,属于社会启发的随机优化搜索方法。目前,ICA已被成功应用于多种优化问题中,如调度问题、分类问题和机械设计问题等。[2]

帝国主义竞争算法,借鉴了人类历史上政治社会殖民阶段帝国主义国家之间的竞争、占领、吞并殖民殖民地国家从而成为帝国国家的演化,是一种全局性的优化算法。该算法把所有初始化的个体都称作国家,按照国家势力分成帝国主义国家及殖民地两种,前者优势大于后者。[1]

其实,从另一个角度来看,ICA可以被认为是遗传算法(GA)的社会对应物。ICA是基于人类社会进化的过程,而GA是基于物种的生物进化过程。二者其实有异曲同工之妙。

不过话说回来,大多数群体仿生类算法都有异曲同工之妙~

流程图

学习算法框架,当然先搞懂流程图啦。算法的流程图我就不重新画了,找了一篇文献上的直接挪过来:[1]

整个流程大体如上,可能大家在其他地方看到的有些专有名词可能对不上,但描述的都是一个东西,本质是一样的。我们下面来一步步分析这个过程吧。

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2020-07-11
帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm, ICA )详解+Java代码
前言这段时间用过这个算法做过相关的工作,今天就介绍一下吧。虽然感觉效果嘛,勉勉强强啦。

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