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Comprehensive Taxonomies of Nature- and Bio-inspired Optimization: Inspiration Versus Algorithmic Behavior, Critical Analysis Recommendations
Cognitive Computation ( IF 5.4 ) Pub Date : 2020-07-05 , DOI: 10.1007/s12559-020-09730-8
Daniel Molina , Javier Poyatos , Javier Del Ser , Salvador García , Amir Hussain , Francisco Herrera

In recent algorithmic family simulates different biological processes observed in Nature in order to efficiently address complex optimization problems. In the last years the number of bio-inspired optimization approaches in literature has grown considerably, reaching unprecedented levels that dark the future prospects of this field of research. This paper addresses this problem by proposing two comprehensive, principle-based taxonomies that allow researchers to organize existing and future algorithmic developments into well-defined categories, considering two different criteria: the source of inspiration and the behavior of each algorithm. Using these taxonomies we review more than three hundred publications dealing with nature-inspired and bio-inspired algorithms, and proposals falling within each of these categories are examined, leading to a critical summary of design trends and similarities between them, and the identification of the most similar classical algorithm for each reviewed paper. From our analysis we conclude that a poor relationship is often found between the natural inspiration of an algorithm and its behavior. Furthermore, similarities in terms of behavior between different algorithms are greater than what is claimed in their public disclosure: specifically, we show that more than one-third of the reviewed bio-inspired solvers are versions of classical algorithms. Grounded on the conclusions of our critical analysis, we give several recommendations and points of improvement for better methodological practices in this active and growing research field.

中文翻译:

自然和生物启发优化的综合分类法:启发与算法行为,关键分析建议

在最近的算法家族中,模拟了自然界中观察到的不同生物过程,以有效解决复杂的优化问题。近年来,文献中以生物为灵感的优化方法的数量已大大增加,达到了前所未有的水平,使该研究领域的未来前景黯淡。本文通过提出两种基于原理的综合分类法来解决此问题,这些分类法使研究人员可以考虑两个不同的标准将现有和将来的算法开发组织到定义明​​确的类别中:启发的来源和每种算法的行为。使用这些分类法,我们回顾了300多种有关自然启发式和生物启发式算法的出版物,并对属于这些类别的提案进行了研究,对设计趋势和它们之间的相似性进行了总结,并为每篇综述论文确定了最相似的经典算法。根据我们的分析,我们得出结论,算法的自然灵感与其行为之间经常发现不良关系。此外,不同算法之间在行为方面的相似性大于其公开披露的要求:具体而言,我们表明,经过审查的以生物启发为基础的求解器中,有超过三分之一是经典算法的版本。基于批判性分析的结论,我们提出了一些建议和改进点,以期在这个活跃且不断发展的研究领域中采用更好的方法。并为每篇论文确定了最相似的经典算法。根据我们的分析,我们得出结论,算法的自然灵感与其行为之间经常发现不良关系。此外,不同算法之间在行为方面的相似性大于其公开披露的要求:具体而言,我们表明,经过审查的以生物启发为基础的求解器中,有超过三分之一是经典算法的版本。基于批判性分析的结论,我们提出了一些建议和改进点,以期在这个活跃且不断发展的研究领域中采用更好的方法。并为每篇论文确定了最相似的经典算法。根据我们的分析,我们得出结论,算法的自然灵感与其行为之间经常发现不良关系。此外,不同算法之间在行为方面的相似性大于其公开披露的要求:具体而言,我们表明,经过审查的以生物启发为基础的求解器中,有超过三分之一是经典算法的版本。基于批判性分析的结论,我们提出了一些建议和改进点,以期在这个活跃且不断发展的研究领域中采用更好的方法。此外,不同算法之间在行为方面的相似性大于其公开披露的要求:具体而言,我们表明,经过审查的以生物启发为基础的求解器中,有超过三分之一是经典算法的版本。基于批判性分析的结论,我们提出了一些建议和改进点,以期在这个活跃且不断发展的研究领域中采用更好的方法。此外,不同算法之间在行为方面的相似性大于其公开披露的要求:具体而言,我们表明,经过审查的以生物启发为基础的求解器中,有超过三分之一是经典算法的版本。基于批判性分析的结论,我们提出了一些建议和改进点,以期在这个活跃且不断发展的研究领域中采用更好的方法。
更新日期:2020-07-05
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