1부: 지능형 물방울 알고리즘(IWD)의 기본 개념
1. 소개
컴퓨터 과학 및 엔지니어링 분야에서 최적의 솔루션을 찾는 작업은 종종 가장 중요한 작업 중 하나입니다. 이러한 문제에 사용할 수 있는 다양한 휴리스틱과 메타 휴리스틱이 있습니다. 그 중 지능형 물방울 알고리즘(IWD)은 최근 주목받고 있는 새로운 알고리즘으로 자연 속 물의 흐름과 강바닥의 상호작용에서 영감을 얻었다. 이 기사에서는 IWD 알고리즘을 자세히 소개하고 Python을 사용하여 고전적인 TSP(여행 세일즈맨 문제)를 해결하는 방법을 보여줍니다.
2. 지능형 물방울 알고리즘(IWD) 개요
지능형 물방울 알고리즘은 강바닥의 자연 물방울 흐름을 시뮬레이션하여 최적의 경로를 찾는 방법입니다. 한 방울의 물이 강바닥에 흐를 때, 강바닥의 지형과 장애물에 따라 길을 선택합니다. 마찬가지로 IWD 알고리즘은 문제 해결 공간을 통과하는 물방울의 흐름을 시뮬레이션하여 최적의 솔루션을 찾습니다.
3. IWD의 기본 원칙
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토양 재생 메커니즘 : 물방울이 경로를 따라 흐를 때마다 해당 경로의 "토양" 함량이 변경됩니다. TSP에서 토양은 경로의 무게 또는 비용으로 볼 수 있습니다. 길을 통해 더 많은 물방울이 흐를수록 길에 있는 흙이 적어져 길을 더욱 매력적으로 만듭니다.
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무작위성과 증발 : 모든 물방울이 동일한 경로를 따라 흐르는 것을 방지하기 위해 IWD는 무작위성과 증발 메커니즘을 도입합니다. 이를 통해 검색 공간의 다양성이 보장되고 알고리즘이 더 많은 가능한 솔루션을 탐색할 수 있습니다.
아래에서는 Python을 사용하여 IWD 알고리즘을 구현하고 TSP(Traveling Salesman Problem)를 해결하는 방법을 자세히 설명합니다.
# 初始化参数和导入库
import