꿀벌 알고리즘은 무엇입니까?

bees 꿀벌 알고리즘은 검색, 우선 순위 및 기타 작업을 수행하기 위해 꿀벌의 동작을 모방합니다.2005 년에 개발되었으며 다양한 최적화 문제에 적용되었습니다.목표는 검색 쿼리 또는 리소스 할당 여부에 관계없이 문제에 대한 최상의 솔루션을 결정하는 것입니다.하이브 관리와 관련된 문제를 해결하기 위해 본질적으로 꿀벌이 사용하는 의사 결정 프로세스는 다른 환경에서도 똑같이 효과적 일 수 있습니다.이 경우 식품 공급원에 대한 정보.첫 번째는 좋은 결과를 얻을 수있는 특정 지역 또는 이웃을 찾기 위해 무작위로 지역을 스캔하는 스카우트를 사용하는 것입니다.스카우트는 하이브에 다시보고하고 다른 꿀벌은 유용한 자원을 찾기 위해 더 집중적으로 검색 할 이웃을 결정합니다.이러한 임의의 및 로컬 검색 패턴의 조합은 일부 검색 환경에 최적이 될 수 있습니다. bees 꿀벌 알고리즘에서 프로그래머는 보낼 스카우트 수를 결정하여 모든 방향으로 무작위 검색을 위해 캐스팅 할 수 있습니다.유용한 데이터 소스 또는 선택한 선택에서 가장 최적의 솔루션을 찾아이 데이터로 다시보고합니다.이 지역에서보다 집중적 인 현지화 된 검색은 관련성, 효과 및 프로그래머가 설정할 수있는 기타 특성 측면에서 최상의 결과를 반환 할 수 있습니다.문제를 해결하기 위해 함께 작동합니다.이는 최상의 결과를 찾기 위해 일련의 단계를 거치는보다 선형 알고리즘과 다를 수 있습니다.꿀벌 알고리즘을 사용하면 연구원, 관리자 및 기타 사람들이 가능한 큰 결과 라이브러리를 통해 최선을 다해 신속하게 체로 체결해야하며 선호도에 따라이를 순위에 따라 추구 해야하는지 결정할 수 있습니다.t 꿀벌 알고리즘을 사용할 수있는 유일한 사람.자동화 된 시스템은 의사 결정 프로세스에서도 사용할 수 있습니다.이 유연한 알고리즘은 다양한 옵션을 제공하여 시스템이 주어진 도전을 해결하기 위해 최상의 시스템을 선택할 수 있습니다.고급 로봇 공학, 신경망 및 유사한 주제의 생성을 위해 꿀벌 알고리즘은 여러 가지 복잡하고 기능적인 응용 프로그램을 제공합니다.연구원들은 또한 다양한 결과의 성공을 평가하여 미래에 행동하는 방법을 가르치기 위해 알고리즘을 가르 칠 수 있습니다.