Neuer Optimierungsalgorithmus PCIA: Wegbau-Strategie inspiriert von Menschen

Ein neues Metaheuristik-Verfahren, der Path Construction Imitation Algorithm (PCIA), wurde auf arXiv veröffentlicht. Der Ansatz greift die Art und Weise auf, wie Menschen neue Wege planen und nutzen, um globale Optimierungsprobleme zu lösen.

Menschen wählen üblicherweise beliebte Verkehrswege. Wenn ein Weg blockiert ist, kreieren sie einen neuen Pfad, indem sie vorhandene Routen geschickt kombinieren. Für unbekannte Ziele setzen sie zudem auf zufällige Routenwahl. PCIA übernimmt diese Prinzipien und erzeugt eine zufällige Population von Pfaden, die jeweils einen möglichen Weg zum Ziel darstellen.

Der Algorithmus arbeitet ähnlich wie Schwarmintelligenz: jede „Partikel“ repräsentiert einen Pfad, und die Population wird iterativ angepasst, um die beste Route zu finden. Durch diese Mischung aus strukturiertem Lernen und zufälliger Exploration kann PCIA komplexe Optimierungsaufgaben effizient bearbeiten.

In umfangreichen Tests wurden 53 mathematische Optimierungsaufgaben sowie 13 Randbedingungen-gestützte Probleme gelöst. Die Ergebnisse zeigen, dass PCIA mit bestehenden, populären und den neuesten Metaheuristiken stark konkurriert und in vielen Fällen sogar überlegen ist.