Методы метаэвристической оптимизации, основанные на использовании популяции, имеют множество применений в науке и технике. В данной статье представляется новый метод бинарной популяционной оптимизации, основанный на формировании консенсуса во взаимодействующих многоагентных системах. Агенты, каждый из которых связан с вектором мнений, связаны друг с другом через сетевую структуру. Агенты влияют друг на друга, взаимодействуя, и в результате их мнения эволюционируют. Векторы мнений содержат решения проблемы и в то же время хранят дополнительную информацию об опыте взаимодействия агентов. Агенты взаимодействуют и работают сообща, чтобы решить задачу оптимизации. В данном исследовании рассматривается конкретное правило обновления мнений и различные базовые топологии сетей взаимодействия.
Результаты экспериментов, проведенных с рядом контрольных функций затрат, показывают, что динамическая кольцевая топология, разработанная для нашей конкретной цели, приводит к лучшей производительности по сравнению с другими сетевыми топологиями. Также сравнивается производительность предлагаемого алгоритма оптимизации с классическими и современными оптимизаторами основанные на популяции, а именно с Генетическим алгоритмом, Оптимизацией Роя частиц с Бинарной гибридной топологией, Оптимизацией Роя частиц с выборочным информированием, Дифференциальной эволюцией с бинарным обучением и Дискретной Искусственной Пчелиной Колонией. Сравнения, основанные на экспериментальном анализе, показывают, что предлагаемый оптимизатор, основанный на консенсусе, является наиболее эффективным.
