«Эволюция против муравьёв» сравниваем алгоритмы оптимизации

[kasyachitche]

Подпишите, пожалуйста, строки и столбцы таблицы.

[NewTechAudit]

Таблицу подправили, она показывает примеры отработки алгоритмов на 50, 100, 500 предметах из сгенерированной случайным образом выборке (функции по генерации DataFrame’ов есть в проекте). Индексы предметов и value лучших комбинаций приведены для большей наглядности при сравнении алгоритмов.

[S_A]

Хорошо что вытащили алгоритмы из тьмы на свет, но если их сравнивать - некоторые модификации муравьиного имеют сходимость к глобальному оптимуму (время правда не оценить особо), у генетики такого свойства нет. Но генетику для более широкого круга задач адаптировать проще, да.

[NewTechAudit]

Да, алгоритмы действительно имеют свои недостатки. Эволюционный алгоритм никак не застрахован от попадания в локальные оптимумы и, бывает, не выбирается из них вовсе. Только и остаётся, что экспериментировать с количеством мутаций и методами размножения, чтобы найти варианты получше. Как по мне, алгоритмы более интересны концептуально, чем точностью поиска решения. Спасибо за замечание!

[Inkalika]

Ссылка на гитхаб не работает