記事「母集団最適化アルゴリズム：人工多社会的検索オブジェクト（MSO）」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.06.25 09:28 新しい記事「母集団最適化アルゴリズム：人工多社会的検索オブジェクト（MSO）」はパブリッシュされました: 前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。 前回は、探索空間を自由に移動する社会集団の進化について考えました。しかし、ここで私は、この概念を変え、集団はセクター間を移動し、セクターからセクターへと飛び移ることを仮定することを提案します。すべての集団はそれぞれの中心を持ち、アルゴリズムの各反復で更新されます。さらに、集団全体と集団内の個々の粒子の両方に記憶の概念を導入します。これらの変更により、私たちのアルゴリズムでは、集団が最適解に関する情報に基づいてセクターからセクターへと移動できるようになりました。 この新たな修正は、社会集団の進化を研究するための新たな可能性を開くものです。セクターを移動することで、各集団は各セクター内で情報や経験を共有し、より効果的な検索や適応につなげることができます。記憶を導入することで、集団は以前の動きに関する情報を保持し、それを将来の動きに関する判断に用いることができます。 この記事では、これらの新しい概念がアルゴリズムの検索パフォーマンスにどのような影響を与えるかを探るため、一連の実験をおこないます。私たちは、集団間の相互作用、協力調整能力、学習適応能力を分析します。今回の発見は、社会システムの進化に光を当て、集団がどのように形成され、進化し、環境の変化に適応していくのかをよりよく理解する一助となるでしょう。 作者: Andrey Dik 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
新しい記事「母集団最適化アルゴリズム：人工多社会的検索オブジェクト（MSO）」はパブリッシュされました:
前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。
前回は、探索空間を自由に移動する社会集団の進化について考えました。しかし、ここで私は、この概念を変え、集団はセクター間を移動し、セクターからセクターへと飛び移ることを仮定することを提案します。すべての集団はそれぞれの中心を持ち、アルゴリズムの各反復で更新されます。さらに、集団全体と集団内の個々の粒子の両方に記憶の概念を導入します。これらの変更により、私たちのアルゴリズムでは、集団が最適解に関する情報に基づいてセクターからセクターへと移動できるようになりました。
この新たな修正は、社会集団の進化を研究するための新たな可能性を開くものです。セクターを移動することで、各集団は各セクター内で情報や経験を共有し、より効果的な検索や適応につなげることができます。記憶を導入することで、集団は以前の動きに関する情報を保持し、それを将来の動きに関する判断に用いることができます。
この記事では、これらの新しい概念がアルゴリズムの検索パフォーマンスにどのような影響を与えるかを探るため、一連の実験をおこないます。私たちは、集団間の相互作用、協力調整能力、学習適応能力を分析します。今回の発見は、社会システムの進化に光を当て、集団がどのように形成され、進化し、環境の変化に適応していくのかをよりよく理解する一助となるでしょう。
作者: Andrey Dik