Effectiveness research of a global optimization algorithm inspired by some aspects of the cockroach behavior
Authors: Дубровкин Д.С. , Карпенко А.П. , Пивоварова Н.В. 
Published: July 2024

Рассматриваем оптимизационный алгоритм нашествия тараканов (Roach Infestation Optimization, RIO), который относится к классу популяционных алгоритмов, вдохновленных живой природой. Алгоритм RIOпредложен в 2008 г. и его можно считать глубокой модификацией широко известного и одного из наиболее эффективных оптимизационных алгоритмов роя частиц (Particle swarm optimization, PSO). Интерес к алгоритму RIO обусловлен тем, что в силу высокой эффективности алгоритма PSOдля широкого круга задач глобальной оптимизации, особый интерес представляет исследование модификации этого алгоритма, которую представляет алгоритм RIO. Цель работы состоит в программной реализации и исследовании эффективности алгоритма RIO для известных сложных мультимодальных тестовых функций Ратригина и Экли. Особенностью исследования является поиск глобального экстремума (минимума) указанных функций в широкой области пространства поиска, в которой число локальных минимумов этих функций чрезвычайно велико. Представляем постановку рассматриваемой задачи глобальной оптимизации. Приводим описание алгоритма RIO, отличительным признаком которого является использование не оригинальных обозначений авторов этого алгоритма, но унифицированных обозначений, используемых нами при рассмотрении других популяционных алгоритмов. Описываем программное обеспечение, реализующее алгоритм, и организацию вычислительных экспериментов по исследованию его эффективности. Представляем результаты исследований, показывающие высокую перспективность алгоритма RIO для решения задач глобальной оптимизации.

Consider the Roach Infestation Optimization (RIO) algorithm, which belongs to the class of population-based algorithms inspired by wildlife. The RIO algorithm was proposed in 2008 and can be considered a profound modification of the well-known and one of the most effective particle swarm optimization (PSO) algorithms. The interest in the RIO algorithm is, due to the high efficiency of the PSO algorithm for a wide range of global optimization problems, the study of the modification of this algorithm, which is represented by the RIO algorithm, is of particular interest. The purpose of this paper is to implement software and study the efficiency of the RIO algorithm for the well-known complex multimodal test of Ratrigin and Ackley functions. A feature of the study is the search for a global extremum (minimum) of these functions in a broad region of the search space, in which the number of local minima of these functions is critically large. We present the global optimization problem definition, as well as a description of the RIO algorithm. Its distinctive feature is the use not of the original designations of the authors of this scheme but of the unified terms that we use when considering other population algorithms. We describe the software that implements the algorithm and the organization of computational experiments to study its effectiveness. Finally, the article presents the research results showing the high prospects of the RIO algorithm for solving global optimization problems.