自然は多くのイノベーションにインスピレーションを与えてきました。近年、自然界の問題解決能力をエミュレートするアルゴリズムの開発が注目を集めています。このようなアルゴリズム、さまざまな自然の挙動をモデルにしたコンピューター プログラムは、総称して自然にインスピレーションを得たアルゴリズムとして知られています。

これらは、アリやミツバチで観察されるもの、コウモリや鳥の動きやスキルなど、自然または社会システムのダイナミクスを研究することによって設計されています。モデル化された動作によって定義されるクラスがいくつかあります。群れの知性、生物学的システム、および物理的または化学的プロセス。

群知能は、自然にインスピレーションを得たアルゴリズムの特に有用な部分です。それは、動物のグループの集団行動に由来します。鳥の群れあるいは魚の群れ。これらのアルゴリズムの背後にある原理は、自己最適化の概念であり、資源を効率的に管理し、一見問題を解決するために変化する環境に適応する自然システムの特徴です。複雑な問題。研究者たちは、これらの自然なスキルをアルゴリズムに移すことで、私たちが直面している問題のいくつかに対して自己最適化システムを開発する方法を見つけています。

ある論文で出版されたで先進インテリジェンスパラダイムの国際ジャーナル、チェンナイのミスリマル ナバジー ムノス ジャイナ教工学大学の S. タンガ レヴァティ氏と、インドのグントゥールにあるヴィグナン大学の N. ラマラッジ氏が、自然にインスピレーションを得たアルゴリズムが、困難な、おそらくは手に負えない問題にアプローチするための効率的で順応性のある方法をどのように提供できるかを説明します。

彼らは、アリコロニー最適化 (ACO)、粒子群最適化 (PSO)、カッコウ探索、コウモリなど、最も注目すべきもののいくつかを挙げています。アルゴリズム。これらの各アルゴリズムは、自然な集団行動の特性を使用して、問題の解決策に収束します。

たとえば、鳥の群れ内では、それぞれの鳥は単一のリーダーなしで単純なルールに従い、ムクドリのさえずりという複雑なシステムを生み出します。つぶやきのような群れ行動は、一般に集団的な捕食者回避テクニックです。鳥の動きは、最も近い隣人の組織の影響を受けます。衝突を避け、速度を合わせ、群れへの近さを維持することが、群れのこの協調的で団結した動きにつながります。

群ベースのアルゴリズムの実際の応用は、幅広い分野に及びます。たとえば生物医学では、診断、遺伝学、タンパク質構造の予測に使用できます。他のアルゴリズムを使用して、ネットワークの管理、データの分類、キュー システムの管理を行うこともできます。

このレビューは、私たちが自然にインスピレーションを得たシステムの開発を始めたばかりであり、人類が直面している幅広い問題に対処するために自然界のさまざまなシステムをモデル化できる大きな可能性があることを示唆しています。

詳細情報:S. Thanga Revathi et al、自然にインスピレーションを得た最適化アルゴリズムに関する簡単な研究、先進インテリジェンスパラダイムの国際ジャーナル（2024年）。DOI: 10.1504/IJAIP.2024.139952