Social Distancing Induced Coronavirus Optimization Algorithm (COVO): Application to Multimodal Function Optimization and Noise Removal

📄 arXiv: 2411.17282v1 📥 PDF

作者: Om Ramakisan Varma, Mala Kalra

分类: cs.CC, cs.AI

发布日期: 2024-11-26

💡 一句话要点

提出基于社交距离的冠状病毒优化算法(COVO)，用于多模态函数优化和噪声去除。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 元启发式算法 优化算法 社交距离 冠状病毒优化 函数优化

📋 核心要点

  1. 现有元启发式算法在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
  2. COVO算法模拟社交距离对病毒传播的抑制作用，通过个体间的距离调整搜索策略，旨在提升全局搜索能力。
  3. 实验结果表明，COVO算法在多个基准函数上表现出良好的性能，并与其他优化算法相比具有竞争力。

📝 摘要（中文）

元启发式优化技术在处理复杂优化问题方面越来越受到重视。近年来，涌现出许多受自然现象启发的优化技术。最近，新型冠状病毒COVID-19的传播给公共卫生系统带来了沉重负担，导致大量死亡。疫苗接种、口罩和社交距离是减少致命的COVID-19病毒传播的主要措施。考虑到社交距离在对抗冠状病毒疫情中的作用，本文提出了一种新型的生物启发式元启发式优化模型，称为社交距离诱导的冠状病毒优化算法(COVO)。通过保持社交距离，确实可以减缓冠状病毒的传播速度。使用十三个基准函数来评估COVO在离散、连续和复杂问题上的性能，并将COVO模型的性能与其他著名的优化算法进行比较。COVO优化的主要目的是通过更快地收敛来解决复杂问题，从而获得各种应用的全局解决方案。最后，验证结果表明，所提出的COVO优化具有合理和可接受的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂优化问题，现有元启发式算法在处理这些问题时，常常面临收敛速度慢、容易陷入局部最优解等挑战。这些问题限制了算法在实际应用中的效果和效率。

核心思路：COVO算法的核心思路是模拟社交距离在抑制冠状病毒传播中的作用。算法将优化问题的解空间中的个体视为人群，通过调整个体之间的距离来模拟社交距离，从而影响个体之间的信息交流和搜索行为。这种机制旨在鼓励个体探索更广阔的解空间，避免过早收敛到局部最优解。

技术框架：COVO算法的整体流程包括以下几个主要阶段：1) 初始化种群：随机生成一组个体，每个个体代表问题的一个潜在解。2) 计算适应度：根据目标函数计算每个个体的适应度值。3) 社交距离调整：根据个体之间的距离和适应度值，调整个体的位置，模拟社交距离的影响。4) 更新种群：根据调整后的位置，更新种群。5) 迭代：重复步骤2-4，直到满足停止条件。

关键创新：COVO算法的关键创新在于将社交距离的概念引入到元启发式优化算法中。这种基于生物行为的模拟为算法提供了一种新的搜索策略，能够有效地平衡全局探索和局部开发。与传统的元启发式算法相比，COVO算法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。

关键设计：COVO算法的关键设计包括：1) 社交距离的计算方法：个体之间的距离可以采用欧几里得距离或其他距离度量方法。2) 社交距离调整的策略：可以根据个体之间的距离和适应度值，采用不同的调整策略，例如，距离较近且适应度值相近的个体可以相互远离，距离较远且适应度值差异较大的个体可以相互靠近。3) 停止条件：可以采用最大迭代次数、适应度值变化阈值等作为停止条件。

📊 实验亮点

论文通过在13个基准函数上进行实验，验证了COVO算法的性能。实验结果表明，COVO算法在离散、连续和复杂问题上均表现出良好的性能，并且与其他著名的优化算法相比具有竞争力。具体来说，COVO算法在某些基准函数上能够获得更优的解，并且具有更快的收敛速度。这些结果表明，COVO算法是一种有效的优化算法，具有一定的优势。

🎯 应用场景

COVO算法具有广泛的应用前景，可以应用于函数优化、图像处理、机器学习、工程设计等领域。例如，在图像处理中，COVO算法可以用于图像分割、图像增强和噪声去除。在机器学习中，COVO算法可以用于特征选择、参数优化和模型训练。该算法的实际价值在于能够有效地解决各种复杂优化问题，提高问题求解的效率和质量。未来，COVO算法可以进一步扩展到解决更大规模、更复杂的优化问题。

📄 摘要（原文）

The metaheuristic optimization technique attained more awareness for handling complex optimization problems. Over the last few years, numerous optimization techniques have been developed that are inspired by natural phenomena. Recently, the propagation of the new COVID-19 implied a burden on the public health system to suffer several deaths. Vaccination, masks, and social distancing are the major steps taken to minimize the spread of the deadly COVID-19 virus. Considering the social distance to combat the coronavirus epidemic, a novel bio-inspired metaheuristic optimization model is proposed in this work, and it is termed as Social Distancing Induced Coronavirus Optimization Algorithm (COVO). The pace of propagation of the coronavirus can indeed be slowed by maintaining social distance. Thirteen benchmark functions are used to evaluate the COVO performance for discrete, continuous, and complex problems, and the COVO model performance is compared with other well-known optimization algorithms. The main motive of COVO optimization is to obtain a global solution to various applications by solving complex problems with faster convergence. At last, the validated results depict that the proposed COVO optimization has a reasonable and acceptable performance.