Core Concepts
ChatGPT-3.5를 활용하여 동물의 집단 행동과 적응 전략에서 영감을 얻어 새로운 메타휴리스틱 알고리즘인 ZSO를 개발하였다.
Abstract
이 연구에서는 ChatGPT-3.5를 활용하여 동물 영감 메타휴리스틱 알고리즘인 ZSO(Zoological Search Optimization)를 개발하였다. ZSO는 동물의 집단 행동과 적응 전략에서 영감을 얻어 설계되었으며, 두 가지 주요 탐색 연산자인 포식자-피식자 상호작용 연산자와 사회적 군집 연산자를 포함한다. 이를 통해 탐색과 활용의 균형을 잘 유지할 수 있다. 또한 CRISPE 프레임워크를 활용하여 ChatGPT-3.5에게 구체적인 프롬프트를 제공하였다.
실험 결과, ZSO와 그 변형들은 CEC2014 벤치마크 함수, CEC2022 벤치마크 함수, 그리고 6개의 엔지니어링 최적화 문제에서 우수한 성능을 보였다. 20개의 다른 유명한 메타휴리스틱 알고리즘과 비교했을 때, ZSO가 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 이를 통해 ChatGPT-3.5와 같은 LLM을 활용하여 새로운 메타휴리스틱 알고리즘을 효과적으로 개발할 수 있음을 확인하였다.
Stats
이 연구에서 제안한 ZSO 알고리즘은 CEC2014 벤치마크 함수에서 평균 2.320e+07의 성능을 보였다.
ZSO 알고리즘의 변형인 ZSO_Gauss는 CEC2022 벤치마크 함수에서 평균 9.890e+04의 성능을 보였다.
ZSO_Gauss 알고리즘은 6개의 엔지니어링 최적화 문제에서 평균 4.204e+03의 성능을 보였다.
Quotes
"ChatGPT-3.5를 활용하여 동물 영감 메타휴리스틱 알고리즘인 ZSO(Zoological Search Optimization)를 개발하였다."
"ZSO는 동물의 집단 행동과 적응 전략에서 영감을 얻어 설계되었으며, 두 가지 주요 탐색 연산자인 포식자-피식자 상호작용 연산자와 사회적 군집 연산자를 포함한다."
"실험 결과, ZSO와 그 변형들은 다양한 벤치마크 함수와 엔지니어링 최적화 문제에서 우수한 성능을 보였다."