帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法(imperialist competitive algorithm, ICA )詳解+Java代碼
前言
這段時(shí)間用過這個(gè)算法做過相關(guān)的工作,今天就介紹一下吧。雖然感覺效果嘛,勉勉強(qiáng)強(qiáng)啦。不過每種算法肯定有其適用的地方,用到了就Mark一下方便后人吧~
介紹
帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法(imperialist competitive algorithm,ICA)是Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出的一種基于帝國(guó)主義殖民競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的進(jìn)化算法,屬于社會(huì)啟發(fā)的隨機(jī)優(yōu)化搜索方法。目前,ICA已被成功應(yīng)用于多種優(yōu)化問題中,如調(diào)度問題、分類問題和機(jī)械設(shè)計(jì)問題等。[2]
帝國(guó)主義競(jìng)爭(zhēng)算法,借鑒了人類歷史上政治社會(huì)殖民階段帝國(guó)主義國(guó)家之間的競(jìng)爭(zhēng)、占領(lǐng)、吞并殖民殖民地國(guó)家從而成為帝國(guó)國(guó)家的演化,是一種全局性的優(yōu)化算法。該算法把所有初始化的個(gè)體都稱作國(guó)家,按照國(guó)家勢(shì)力分成帝國(guó)主義國(guó)家及殖民地兩種,前者優(yōu)勢(shì)大于后者。[1]
其實(shí),從另一個(gè)角度來看,ICA可以被認(rèn)為是遺傳算法(GA)的社會(huì)對(duì)應(yīng)物。ICA是基于人類社會(huì)進(jìn)化的過程,而GA是基于物種的生物進(jìn)化過程。二者其實(shí)有異曲同工之妙。
不過話說回來,大多數(shù)群體仿生類算法都有異曲同工之妙~
流程圖
學(xué)習(xí)算法框架,當(dāng)然先搞懂流程圖啦。算法的流程圖我就不重新畫了,找了一篇文獻(xiàn)上的直接挪過來:[1]
整個(gè)流程大體如上,可能大家在其他地方看到的有些專有名詞可能對(duì)不上,但描述的都是一個(gè)東西,本質(zhì)是一樣的。我們下面來一步步分析這個(gè)過程吧。

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