Vývoj a modifikace moderních bio-inspirovaných hejnových algoritmů

Abstract

Hejnové algoritmy se staly standardním nástrojem novodobé optimalizace. Příliv nových metaheuristik však přinesl kritiku vůči kvalitě, kvantitě a diskutabilní novosti těchto optimalizačních technik. Tato práce se zabývá momentálními trendy hejnových algoritmů v oblasti vývoje a modifikace, ale i nástrahami, které skýtají. Už pres 30 let se metaheuristické algoritmy potýkají se stále stejnými problémy. Otázka stagnace, předčasné konvergence či nízké rozlišnosti řešení je výzvou, která je důležitá dnes stejně jako v počátcích oboru. To nemění ani vývoj nových algoritmu, protože ty mnohdy spíše odkrývají limity stávajících metodologických postupů v benchmarkingu, než aby přispívaly ke skutečnému posunu v optimalizaci. Nové metaheuristiky tak čelí předsudkům a všeobecné nedůvěře. Přestože otázka správných postupů je velmi aktuální, většina současných doporučení zůstává zpravidla v teoretické rovině bez praktické aplikace. To si tato práce klade za cíl začít měnit. Autorka navrhuje sadu doporučení pro vývoj nových metaheuristik, které pak implementuje ve vlastním návrhu hejnového algoritmu s únikovým mechanismem z lokálního optima. Bizoní algoritmus představuje ukázku vývoje orientovaného na konkrétní optimalizační problém a zároveň funguje jako model vybraných aktuálních trendů a modifikací. Spojením teorie s praxí tato práce otevírá cestu k řešení nové generace výzev.