موضوع مقاله: الگوریتم‌های فراابتکاری | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # الگوریتم‌های فراابتکاری | مقدمه: الگوریتم‌های فراابتکاری یا فراتکاملی یا فرااکتشافی نوعی از الگوریتم‌های تصادفی هستند که برای یافتن پاسخ بهینه به کار می‌روند. | ## بخش 1: الگوریتم‌های فراابتکاری | الگوریتم‌های دقیق قادر به یافتن جواب بهینه به صورت دقیق هستند اما در مورد مسائل بهینه‌سازی سخت کارایی کافی ندارند و زمان اجرای آن‌ها متناسب با ابعاد مسائل به صورت نمایی افزایش می‌یابد. الگوریتم‌های تقریبی قادر به یافتن جواب‌های خوب (نزدیک به بهینه) در زمان حل کوتاه برای مسائل بهینه‌سازی سخت هستند. دو مشکل اصلی الگوریتم‌های ابتکاری، گیر افتادن آن‌ها در نقاط بهینه محلی، همگرایی زودرس به این نقاط است. در واقع الگوریتم‌های فراابتکاری، یکی از انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی تقریبی هستند که دارای راهکارهای برونرفت از نقاط بهینه محلی هستند و قابلیت کاربرد در طیف گسترده‌ای از مسائل را دارند.الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراابتکاری (همراه با کاربردهایی در مهندسی برق)/تالیف دکتر فرشاد مریخ بیات؛ انتشارات جهاد دانشگاهی؛ 1393الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراابتکاری/تالیف مسعود یقینی، محمد رحیم اخوان کاظم‌زاده. جهاد دانشگاهی واحد صنعتی امیر کبیر -1 رده‌های گوناگونی از این نوع الگوریتم در دهه‌های اخیر توسعه یافته‌استبهینه‌سازی ترکیبی و الگوریتم‌های فرا ابتکاری /تالیف کورش عشقی؛ مهدی کریمی نسب انتشارات آذرین مهر ؛1391که همه این‌ها زیر مجموعه الگوریتم فراابتکاری می‌باشند. الهام گرفته شده از طبیعت و بدون الهام از طبیعت: بسیاری از الگوریتم‌های فراابتکاری از طبیعت الهام گرفته شده‌اند، در این میان برخی از الگوریتم‌های فراابتکاری نیز از طبیعت الهام گرفته نشده‌اند. | ## بخش 2: الگوریتم‌های فراابتکاری | با حافظه و بدون حافظه: برخی از الگوریتم‌های فراابتکاری فاقد حافظه می‌باشند، به این معنا که، این نوع الگوریتم‌ها از اطلاعات بدست آمده در حین جستجو استفاده نمی‌کنند (به‌طور مثال تبرید شبیه‌سازی شده). این در حالی است که در برخی از الگوریتم‌های فراابتکاری نظیر جستجوی ممنوعه از حافظه استفاده می‌کنند. قطعی و احتمالی: یک الگوریتم فراابتکاری قطعی نظیر جستجوی ممنوعه، مسئله را با استفاده از تصمیمات قطعی حل می‌کند. اما در الگوریتم‌های فراابتکاری احتمالی نظیر تبرید شبیه‌سازی شده، یک سری قوانین احتمالی در حین جستجو مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های فراابتکاری بر پایه جمعیت از الگوریتم‌های شناخته شده فراابتکاری بر پایه جمعیت می‌توان الگوریتم‌های تکاملیEiben, A.E. 249–256 1996 روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات، الگوریتم بهینه‌سازی جنگل، الگوریتم بهینه سازی Battle Royal، الگوریتم قهرمانی در لیگهای ورزشی، بهینه‌سازی ملهم از فیزیک نور، الگوریتم ریشه-پاجوش و الگوریتم چکه آبهای هوشمند را نام برد. | ## بخش 3: الگوریتم‌های فراابتکاری | در سال‌های اخیر الگوریتم‌های فرابتکاری جدیدی با توجه به موجودات زنده موجود در طبیعت (الهام گرفته از طبیعت) توسعه داده شده‌اند که از معروف‌ترین آن‌ها می‌توان به الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری ، الگوریتم بهینه سازی سنجاقک ، الگوریتم بهینه سازی گرده افشانی گل ها، الگوریتم بهینه سازی نهنگ یا وال ، الگوریتم بهینه سازی ملخ، و الگوریتم بهینه سازی کلونی پنگوئن های امپراتور نام برد. اخیرا، به نظر می رسد روند توسعه جدیدی از الگوریتم ها با الهام گرفتن از علم دیرینه شناسی و علوم باستان آغاز شده است. این الگوریتم ها که در دسته جدید الهام گرفته از دوران باستان، قرار می گیرند با بررسی ویژگی های دوران باستان سعی می کنند نوعی بهینه سازی ایجاد کنند الگوریتم‌های متداول فراابتکاری مبتنی بر یک جواب از الگوریتم‌های متداول فراابتکاری مبتنی بر یک جواب می‌توان الگوریتم جستجوی ممنوعهGlover F. پیاده‌سازی الگوریتم‌های فراابتکاری فرایند طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های فراابتکاری دارای سه مرحلهٔ متوالی است که هر کدام از آن‌ها دارای گام‌های مختلفی هستند. مرحلهٔ ۱ آماده‌سازی است که در آن باید شناخت دقیقی از مسئله‌ای که می‌خواهیم حل کنیم بدست آوریم، و اهداف طراحی الگوریتم فراابتکاری برای آن باید با توجه به روش‌های حل موجود برای این مسئله به‌طور واضح و شفاف مشخص شود. | ## جمع‌بندی | مهم‌ترین اهداف این مرحله انتخاب استراتژی حل، تعریف معیارهای اندازه‌گیری عملکرد، و طراحی الگوریتم برای استراتژی حل انتخابی می‌باشد.