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帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法(imperialist competitive algorithm, ICA )詳解+Java代碼

2020-07-11 15:55

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］