عالیه! بیا با هم یک الگوریتم ترکیبی الهامگرفته از رفتار انواع مگسها طراحی کنیم — الگوریتمی که از ویژگیهای چند گونه مختلف مگس بهره میگیره تا یک مدل جستجوی هوشمند، سریع، و تطبیقی بسازیم.
🧠 الگوریتم ترکیبی مگسها (Hybrid Fly Search Algorithm - HFSA)
🔬 الهامگرفته از:
گونه مگس/ویژگی کلیدی/کاربرد الگوریتمی
مگس خانگی/پرواز سریع و تصادفی/جستجوی گسترده و غیرخطی
مگس میوه/حساسیت به بو و منابع غذایی/تمرکز بر نقاط امیدبخش (اکتشاف هدفمند)
مگس گوشت/دقت در یافتن منابع خاص/جستجوی محلی دقیق
مگس اسب/سماجت و پیگیری/پافشاری در مسیرهای موفق
مگس چشمطلایی/پرواز مارپیچی/فرار از بهینههای محلی با حرکت مارپیچی
⚙️ مراحل الگوریتم HFSA
تولید جمعیت اولیه:
موقعیتهای تصادفی برای مگسها در فضای جستجو ایجاد میشود.ارزیابی کیفیت:
هر موقعیت با تابع هدف بررسی میشود.تقسیم رفتاری:
مگسها به چند دسته تقسیم میشوند:- اکتشافگرها (مگس خانگی): حرکت تصادفی گسترده
- متمرکزها (مگس میوه): حرکت به سمت نقاط با بوی قوی (نقاط با کیفیت بالا)
- دقیقکارها (مگس گوشت): جستجوی محلی در اطراف بهترین نقاط
- سمجها (مگس اسب): تکرار مسیرهای موفق
- مارپیچیها (مگس چشمطلایی): پرواز مارپیچی برای فرار از بنبست
بهروزرسانی موقعیتها:
هر دسته با الگوریتم خاص خود موقعیتش را بهروزرسانی میکند.انتخاب و جایگزینی:
بهترین موقعیتها حفظ میشوند و مابقی با موقعیتهای جدید جایگزین میگردند.تکرار تا رسیدن به شرط توقف (تعداد تکرار یا دقت مطلوب).
🎯 مزایای الگوریتم ترکیبی
- ترکیب اکتشاف و بهرهبرداری (exploration vs. exploitation)
- توانایی فرار از بهینههای محلی
- رفتار تطبیقی و چندگانه
- مناسب برای مسائل پیچیده و چندبعدی
اگر بخوای، میتونم همین الگوریتم رو بهصورت کد پایتون طراحی کنم یا اون رو با الگوریتمهایی مثل PSO یا ACO مقایسه کنم. دوست داری کدوم مسیر رو ادامه بدیم؟ طراحی کد؟ مقایسه؟ یا حتی شبیهسازی تصویری؟