Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

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Artikel über mathematische Modelle und die Gesetze der Wahrscheinlichkeit können für viele Börsenhändler interessant sein. Denn Mathematik liegt technischer Indikatoren zugrunde, und Kenntnisse in Statistik braucht man, um die Ergebnisse des Handels zu analysieren und Strategien zu entwickeln.

Lesen Sie über die Fuzzylogik, digitale Filter, Marktprofil, Kohonenkarten, neuronales Gas und andere Werkzeuge, die man für den Handel verwenden kann.

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Die diskrete Hartley-Transformation

Die diskrete Hartley-Transformation

In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II)

Die Entwicklung eines Simulators kann viel interessanter sein, als es scheint. Heute gehen wir ein paar Schritte weiter in diese Richtung, denn die Dinge werden immer interessanter.
Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden
Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden

Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden

Hier werden wir uns ansehen, wie wir zuverlässigere Daten (gehandelte Ticks) im Wiedergabesystem verwenden können, ohne uns Gedanken darüber zu machen, ob sie angepasst sind oder nicht.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse

Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle

Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für verschiedene Aspekte der Aufgabe zuständig ist.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 40): Verwendung von Go-Explore bei großen Datenmengen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 40): Verwendung von Go-Explore bei großen Datenmengen

In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit möglicherweise nicht zu einem profitablen Durchgang führt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung

Wir setzen die Untersuchung der Umgebung in Modellen des verstärkten Lernens fort. Und in diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Algorithmus ansehen – Go-Explore. Er ermöglicht es Ihnen, die Umgebung in der Phase der Modellbildung effektiv zu erkunden.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.
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Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5

Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)

In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 38): Selbstüberwachte Erkundung bei Unstimmigkeit (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 38): Selbstüberwachte Erkundung bei Unstimmigkeit (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Eines der Hauptprobleme beim Verstärkungslernen ist die Erkundung der Umgebung. Zuvor haben wir bereits die Forschungsmethode auf der Grundlage der intrinsischen Neugier kennengelernt. Heute schlage ich vor, einen anderen Algorithmus zu betrachten: Erkundung bei Unstimmigkeit.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 07): Erste Verbesserungen (II)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 07): Erste Verbesserungen (II)

Im letzten Artikel haben wir einige Korrekturen vorgenommen und Tests zu unserem Replay System hinzugefügt, um die bestmögliche Stabilität zu gewährleisten. Wir haben auch mit der Erstellung und Verwendung einer Konfigurationsdatei für dieses System begonnen.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen

Dieser Artikel über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 setzt die Serie mit der Betrachtung der Funktoren fort, diesmal jedoch als Brücke zwischen Graphen und einer Menge. Wir greifen die Kalenderdaten wieder auf und plädieren trotz der Einschränkungen bei der Verwendung von Strategy Tester für die Verwendung von Funktoren zur Vorhersage der Volatilität mit Hilfe der Korrelation.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)

In diesem Artikel werden wir mit der Stabilisierung des gesamten Systems beginnen, ohne die wir möglicherweise nicht in der Lage sind, mit den nächsten Schritten fortzufahren.
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MQL5 Strategietester verstehen und effektiv nutzen

MQL5 Strategietester verstehen und effektiv nutzen

Für MQL5-Programmierer oder -Entwickler ist es unerlässlich, wichtige und wertvolle Werkzeuge zu beherrschen. Eines dieser Werkzeuge ist der Strategietester. Dieser Artikel ist ein praktischer Leitfaden zum Verständnis und zur Verwendung des Strategietesters von MQL5.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 05): Hinzufügen einer Vorschau

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 05): Hinzufügen einer Vorschau

Es ist uns gelungen, einen Weg zu finden, das Replay-System (Marktwiederholungssystem) auf realistische und zugängliche Weise umzusetzen. Lassen Sie uns nun unser Projekt fortsetzen und Daten hinzufügen, um das Wiedergabeverhalten zu verbessern.
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Die ChatGPT-Funktionen von OpenAI im Rahmen der MQL4- und MQL5-Entwicklung

Die ChatGPT-Funktionen von OpenAI im Rahmen der MQL4- und MQL5-Entwicklung

In diesem Artikel werden wir uns mit ChatGPT von OpenAI beschäftigen, um zu verstehen, welche Möglichkeiten es bietet, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung von Expert Advisors, Indikatoren und Skripten zu reduzieren. Ich werde Sie schnell durch diese Technologie führen und versuchen, Ihnen zu zeigen, wie Sie sie für die Programmierung in MQL4 und MQL5 richtig einsetzen.
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Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 04): Anpassung der Einstellungen (II)

Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 04): Anpassung der Einstellungen (II)

Lassen Sie uns mit der Entwicklung des Systems und der Kontrollen fortfahren. Ohne die Möglichkeit, den Dienst zu kontrollieren, ist es schwierig, Fortschritte zu machen und das System zu verbessern.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 13): Kalenderereignisse mit Datenbankschemata

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 13): Kalenderereignisse mit Datenbankschemata

Dieser Artikel, der auf die Implementierung der Kategorientheorie von Ordnungsrelation in MQL5 folgt, untersucht, wie Datenbankschemata für die Klassifizierung in MQL5 eingebunden werden können. Wir werfen einen einführenden Blick darauf, wie Datenbankschemakonzepte mit der Kategorientheorie verbunden werden können, wenn es darum geht, handelsrelevante Textinformationen (string) zu identifizieren. Im Mittelpunkt stehen die Kalenderereignisse.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen

Dieser Artikel, der Teil einer Serie ist, die der kategorientheoretischen Implementierung von Graphen in MQL5 folgt, befasst sich mit Ordnungen. Wir untersuchen, wie Konzepte der Ordnungstheorie monoide Mengen bei der Information über Handelsentscheidungen unterstützen können, indem wir zwei wichtige Ordnungstypen betrachten.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen

Dieser Artikel ist die Fortsetzung einer Serie, die sich mit der Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 beschäftigt. Hier untersuchen wir, wie die Graphentheorie mit Monoiden und anderen Datenstrukturen bei der Entwicklung einer Ausstiegsstrategie für ein Handelssystem integriert werden kann.
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Prognose mit ARIMA-Modellen in MQL5

Prognose mit ARIMA-Modellen in MQL5

In diesem Artikel setzen wir die Entwicklung der CArima-Klasse zur Erstellung von ARIMA-Modellen fort, indem wir intuitive Methoden hinzufügen, die Vorhersagen ermöglichen.
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Kategorientheorie (Teil 9): Monoid-Aktionen

Kategorientheorie (Teil 9): Monoid-Aktionen

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier setzen wir Monoid-Aktionen als Mittel zur Transformation von Monoiden fort, die im vorigen Artikel behandelt wurden und zu mehr Anwendungen führen.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 03): Anpassen der Einstellungen (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 03): Anpassen der Einstellungen (I)

Beginnen wir mit der Klärung der gegenwärtigen Situation, denn wir haben keinen optimalen Start hingelegt. Wenn wir es jetzt nicht tun, werden wir bald in Schwierigkeiten sein.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 14): Mit Kohonenkarten den Weg in den Märkten finden

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 14): Mit Kohonenkarten den Weg in den Märkten finden

Sind Sie auf der Suche nach einem innovativen Ansatz für den Handel, der Ihnen hilft, sich auf den komplexen und sich ständig verändernden Märkten zurechtzufinden? Kohonenkarten (Kohonen maps), eine innovative Form künstlicher neuronaler Netze, können Ihnen helfen, verborgene Muster und Trends in Marktdaten aufzudecken. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Kohonenkarten funktionieren und wie sie zur Entwicklung intelligenter und effektiverer Handelsstrategien genutzt werden können. Egal, ob Sie ein erfahrener Trader sind oder gerade erst anfangen, Sie werden diesen aufregenden neuen Ansatz für den Handel nicht verpassen wollen.
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Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum

Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum

In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.
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Rebuy-Algorithmus: Handelssimulation mit mehreren Währungen

Rebuy-Algorithmus: Handelssimulation mit mehreren Währungen

In diesem Artikel werden wir ein mathematisches Modell zur Simulation der Preisbildung in mehreren Währungen erstellen und die Untersuchung des Diversifizierungsprinzips als Teil der Suche nach Mechanismen zur Steigerung der Handelseffizienz abschließen, die ich im vorherigen Artikel mit theoretischen Berechnungen begonnen habe.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)

Diesmal wollen wir einen anderen Ansatz wählen, um das 1-Minuten-Ziel zu erreichen. Diese Aufgabe ist jedoch nicht so einfach, wie man vielleicht denkt.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

Wie wäre es, ein System zu schaffen, das es uns ermöglicht, den Markt zu studieren, wenn er geschlossen ist, oder sogar Marktsituationen zu simulieren? Wir beginnen hier eine neue Artikelserie, in der wir uns mit diesem Thema beschäftigen werden.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.
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MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 06): Fourier-Transformation

MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 06): Fourier-Transformation

Die von Joseph Fourier eingeführte Fourier-Transformation ist ein Mittel zur Zerlegung komplexer Wellen aus Datenpunkten in einfache Teilwellen. Diese Funktion könnte für Händler sehr nützlich sein, und dieser Artikel wirft einen Blick darauf.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Rebuy-Algorithmus: Mathematisches Modell zur Effizienzsteigerung

Rebuy-Algorithmus: Mathematisches Modell zur Effizienzsteigerung

In diesem Artikel werden wir den Rebuy-Algorithmus für ein tieferes Verständnis der Effizienz von Handelssystemen verwenden und uns mit den allgemeinen Grundsätzen der Verbesserung der Handelseffizienz unter Verwendung von Mathematik und Logik befassen sowie die nicht standardisierten Methoden zur Steigerung der Effizienz im Hinblick auf die Verwendung absolut beliebiger Handelssysteme anwenden.
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Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5

Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5

In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
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Implementierung des Janus-Faktors in MQL5

Implementierung des Janus-Faktors in MQL5

Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ)

Der Artikel beschreibt die Prinzipien, Methoden und Möglichkeiten der Anwendung des elektromagnetischen Algorithmus bei verschiedenen Optimierungsproblemen. Der EM-Algorithmus ist ein effizientes Optimierungswerkzeug, das mit großen Datenmengen und mehrdimensionalen Funktionen arbeiten kann.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)

Revolutionieren Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse)! Entdecken Sie, wie diese leistungsstarke Technik verborgene Muster in Ihren Daten entschlüsseln, latente Markttrends aufdecken und Ihre Anlagestrategien optimieren kann. In diesem Artikel untersuchen wir, wie die PCA eine neue Sichtweise für die Analyse komplexer Finanzdaten bieten kann, die Erkenntnisse zutage fördert, die bei herkömmlichen Ansätzen übersehen würden. Finden Sie heraus, wie die Anwendung von PCA auf Finanzmarktdaten Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und Ihnen helfen kann, der Zeit voraus zu sein
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)

Der Algorithmus Saplings Sowing and Growing up (SSG, Setzen, Säen und Wachsen) wurde von einem der widerstandsfähigsten Organismen der Erde inspiriert, der unter den verschiedensten Bedingungen überleben kann.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.