정보
- EPO(Emperor Penguin Optimization)는 황제 펭귄이 혹독한 남극 환경에서 먹이를 찾는 데 도움이 되는 집단 먹이 활동을 보인다는 관찰에 근거합니다.
- EPO는 최적의 솔루션을 찾기 위해 검색 공간을 통해 이동하는 펭귄이라고 하는 솔루션 집단을 사용합니다.
- 펭귄은 리더와 추종자의 두 그룹으로 나뉩니다. 리더는 검색 공간을 탐색하고 추종자는 이미 발견된 영역을 활용합니다.
- EPO는 황제 펭귄이 열을 보존하기 위해 그룹을 형성하는 방식에서 영감을 받은 “허들링”이라는 새로운 개념을 도입했습니다. 껴안는 과정은 펭귄이 정보를 공유하고 검색 과정을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- EPO에는 탐색과 검색 공간 사용의 균형을 맞추기 위한 적응형 가중치도 포함되어 있습니다.
- 이 알고리즘은 구현하기 쉽고 기능 최적화, 기능 선택 및 분류를 포함한 다양한 최적화 문제를 해결하는 데 유망한 결과를 보여주었습니다.
