🤖

swarm-intelligence-optimizer

An interactive simulator for optimization algorithms inspired by the collective behavior of animals such as ants, bees, birds, and wolves. Users can explore Ant Colony Optimization (ACO), Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), and Grey Wolf Optimizer (GWO), watching agents solve complex problems using simple local rules that produce emergent intelligent behavior.

🤖 جرب الآن

ما هذا؟

🎯 نصائح المحاكي

📚 المصطلحات

Metaheuristic
استراتيجية عالية المستوى لحل المشكلات توجه عملية البحث عن حلول شبه مثالية، قابلة للتطبيق على مجموعة واسعة من مشكلات التحسين دون الحاجة إلى معرفة خاصة بالمشكلة.
Pheromone
في ACO، مسار كيميائي افتراضي يودعه النمل الاصطناعي على حواف الرسم البياني للحل، يستخدم لتوصيل المعلومات حول جودة المحلول إلى النمل الآخر من خلال الاتصال غير المباشر (الوسم).
Stigmergy
التواصل غير المباشر بين الوكلاء من خلال إجراء تعديلات على البيئة المشتركة، والآلية التي يستخدمها النمل الحقيقي (مسارات الفيرمون) وأساس تحسين مستعمرة النمل.
Fitness Function
دالة تقوم بتقييم جودة الحل المرشح، وهو ما يشبه اللياقة البيولوجية. تسعى خوارزميات Swarm إلى تعظيم (أو تقليل) هذه الوظيفة من خلال البحث الجماعي.
Exploration vs Exploitation
المفاضلة الأساسية في التحسين بين استكشاف مناطق جديدة من مساحة البحث (الاستكشاف) وتحسين الحلول الجيدة المعروفة (الاستغلال). تعمل خوارزميات السرب الفعالة على تحقيق التوازن بين الاثنين.
Convergence
العملية التي من خلالها تركز الحلول المرشحة للسرب بشكل تدريجي حول المناطق المثالية أو شبه المثالية في مساحة البحث، وتقترب بشكل مثالي من المستوى الأمثل العالمي.
Population
مجموعة من الحلول المرشحة (الجسيمات، النمل، النحل، الذئاب) التي تبحث في وقت واحد في مساحة الحل، ومشاركة المعلومات لتوجيه البحث الجماعي.
Velocity Update
في PSO، القاعدة التي تضبط اتجاه حركة كل جسيم وسرعته بناءً على أفضل موضع شخصي له وأفضل موضع عالمي وعوامل عشوائية.
Evaporation Rate
في ACO، المعدل الذي تتحلل به مسارات الفيرمون بمرور الوقت، مما يمنع الخوارزمية من التقارب بسرعة كبيرة جدًا على الحلول دون المستوى الأمثل والحفاظ على الاستكشاف.
Waggle Dance
في خوارزمية ABC ومستعمرات النحل الحقيقية، هناك آلية اتصال حيث يقوم النحل بمشاركة المعلومات حول موقع ونوعية مصادر الغذاء مع أعضاء المستعمرة الآخرين.
Traveling Salesman Problem (TSP)
مشكلة تحسين اندماجي كلاسيكية من نوع NP-hard تطلب أقصر طريق لزيارة كل مدينة مرة واحدة بالضبط، وهي مشكلة معيارية لـ ACO وخوارزميات السرب الأخرى.
Inertia Weight
معلمة في PSO تتحكم في تأثير سرعة الجسيم السابقة على حركته الحالية، وموازنة الزخم (الاستكشاف) مع الاستجابة (الاستغلال).
Grey Wolf Hierarchy
في GWO، التسلسل الهرمي الاجتماعي لذئاب ألفا (الحل الأفضل)، وبيتا (ثاني أفضل)، ودلتا (ثالث أفضل)، وذئاب أوميغا (المتبقية) هو الذي يوجه عملية البحث.
NP-Hard
فئة من المشاكل الحسابية التي لا تُعرف لها خوارزمية فعالة (متعددة الحدود)، والتي توفر لها الميتايورستات مثل خوارزميات السرب حلولاً تقريبية عملية.
Swarm Robotics
تطبيق مبادئ ذكاء السرب على الأنظمة المادية متعددة الروبوتات، حيث تنسق فرق الروبوتات البسيطة من خلال التفاعلات المحلية لإنجاز المهام الجماعية.
Local Optima
حل أفضل من جميع الحلول المجاورة ولكنه ليس بالضرورة الأفضل بشكل عام (الأمثل العالمي). يعد تجنب التقارب المبكر مع الأمثل المحلي تحديًا رئيسيًا لجميع خوارزميات السرب.
Global Optimum
الحل الأفضل على الإطلاق في مساحة البحث بأكملها. إن العثور على الحل العالمي الأمثل هو الهدف النهائي للتحسين، ولكن إثبات أن الحل الذي تم العثور عليه عالمي حقًا غالبًا ما يكون أمرًا مستعصيًا على حل المشكلات الصعبة NP.
Levy Flight
نمط مشية عشوائي بأطوال خطوات مستمدة من توزيع ثقيل الذيل، يُستخدم في بعض خوارزميات السرب (على سبيل المثال، بحث الوقواق) لتمكين الاستكشاف بعيد المدى وتجنب الأمثلية المحلية.
Multi-Objective Optimization
مشاكل التحسين ذات الأهداف المتعارضة المتعددة حيث لا يوجد حل واحد هو الأفضل لجميع الأهداف. تم توسيع خوارزميات Swarm للعثور على جبهات باريتو المثالية للحلول غير المسيطرة.
Pareto Front
مجموعة الحلول التي يؤدي فيها تحسين أحد الأهداف بالضرورة إلى تفاقم هدف آخر، مما يمثل حدود المفاضلة في التحسين متعدد الأهداف. تعتبر خوارزميات Swarm مناسبة تمامًا لاكتشاف جبهات باريتو.
Benchmark Function
دالة رياضية موحدة (على سبيل المثال، Rastrigin وAckley وRosenbrock) تُستخدم لاختبار ومقارنة أداء خوارزميات التحسين عبر خصائص المناظر الطبيعية المختلفة.
Adaptive Parameter Control
التقنيات التي تقوم تلقائيًا بضبط معلمات الخوارزمية (حجم السكان، ووزن القصور الذاتي، ومعدل الفرمون) أثناء البحث بناءً على تقدم التقارب، مما يقلل الحاجة إلى الضبط اليدوي.
Cuckoo Search
خوارزمية سرب مستوحاة من تطفل الحضنة لطيور الوقواق، باستخدام رحلات ليفي للاستكشاف واحتمال اكتشاف العش للاستغلال، تم تطويرها بواسطة شين شي يانغ وسواش ديب (2009).
Whale Optimization Algorithm
أسلوب ما وراء الطبيعة مستوحى من استراتيجية صيد الحيتان الحدباء باستخدام الشباك الفقاعية، باستخدام آليات التطويق الحلزونية والمتقلصة، التي طورها سيدالي ميرجاليلي (2016).
Bat Algorithm
طريقة تحسين السرب مستوحاة من سلوك تحديد الموقع بالصدى للميكروبات، حيث ضبط التردد والتحكم في معدل انبعاث النبض واستكشافه واستغلاله، تم تطويره بواسطة Xin-She Yang (2010).
Self-Organization
الظهور التلقائي لأنماط وهياكل منظمة من تفاعلات عشوائية في البداية بين عملاء بسيطين، دون توجيه خارجي أو سيطرة مركزية، هي السمة المميزة لذكاء السرب.

🏆 شخصيات رئيسية

Marco Dorigo (1992)

اخترع تحسين مستعمرة النمل (ACO) في أطروحته للدكتوراه عام 1992، مؤسسًا أحد أكثر فروع ذكاء السرب تأثيرًا. أظهر عمله أن النمل الاصطناعي الذي يستخدم التواصل الشبيه بالفيرومون يمكن أن يحل مشاكل التحسين التوافقي.

James Kennedy (1995)

شارك في اختراع تقنية تحسين سرب الجسيمات (PSO) مع راسل إيبرهارت، مستوحى من السلوك الاجتماعي لقطيع الطيور وتعليم الأسماك. أصبحت PSO واحدة من خوارزميات التحسين الأكثر استخدامًا على نطاق واسع في الهندسة والعلوم.

Craig Reynolds (1986)

تم إنشاء محاكاة Boids التي أظهرت مدى نشوء سلوك التجمع المعقد من ثلاث قواعد بسيطة (الفصل، والمحاذاة، والتماسك). ألهم هذا العمل التأسيسي كلاً من خوارزميات ذكاء السرب ومحاكاة حشد CGI في الأفلام.

Dervis Karaboga (2005)

تم تطوير خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية (ABC)، وهي طريقة لتحسين السرب مستوحاة من سلوك البحث الذكي عن الطعام لنحل العسل مع تقسيم العمل بين النحل العامل والمتفرج والكشاف.

Russell Eberhart (1995)

شارك في اختراع Particle Swarm Optimization مع جيمس كينيدي وساهم في إجراء بحث مكثف حول ضبط المعلمات وتحليل التقارب وتطبيقات PSO في تدريب الشبكات العصبية والتصميم الهندسي.

Thomas Seeley (1990s-present)

عالم أحياء في جامعة كورنيل، قدمت دراساته التفصيلية حول اتخاذ القرار بشأن نحل العسل الأساس العلمي للخوارزميات المستوحاة من النحل، لا سيما من خلال كتابه "ديمقراطية نحل العسل" الذي يصف الاختيار الجماعي لموقع العش.

Seyedali Mirjalili (2014)

تم تطوير Gray Wolf Optimizer (GWO) والعديد من الأساليب الأخرى المستوحاة من الطبيعة بما في ذلك خوارزمية تحسين الحوت وMoth-Flame Optimization، مما ساهم في التوسع السريع لمجموعة أدوات ذكاء السرب.

🎓 مصادر التعلم

💬 رسالة للمتعلمين

{'encouragement': 'Swarm intelligence shows us that you do not need to be the smartest individual to solve the hardest problems -- you just need to work together using simple, honest rules. The same principle applies to learning: every small step you take builds on what others have discovered, and together we advance knowledge.', 'reminder': 'The algorithms you are exploring here are not just academic exercises. ACO routes real delivery trucks, PSO trains real neural networks, and boid-style algorithms animate real movie scenes. Understanding these tools opens doors to careers in AI, logistics, robotics, and data science.', 'action': 'Start by watching ants find the shortest path between cities in the ACO simulation. Then switch to PSO and observe how particles swarm toward the optimal solution. Try adjusting population size and iterations to see how they affect convergence. Each algorithm has a personality -- learn what makes each one special.', 'dream': "We dream of a world where swarm intelligence principles help optimize healthcare delivery in remote villages, route clean water in drought-stricken regions, and coordinate disaster relief drones -- where nature's wisdom serves humanity's most urgent needs.", 'wiaVision': 'WIA Book believes that the algorithms that optimize billion-dollar industries should be understood by everyone, not just a privileged few. Through free, interactive simulators in 206 languages, we bring swarm intelligence education to every learner on Earth.'}

ابدأ الآن

مجاني، بدون تسجيل

ابدأ الآن →