記事「母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.08.30 08:10 新しい記事「母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA)」はパブリッシュされました: 本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。 群鳥アルゴリズム(Bird Swarm Algorithm: BSA)は、鳥の群れの社会的相互作用と行動に基づく群知能を利用した、バイオインスパイアされたエキサイティングな進化アルゴリズムです。2015年にMengらによって開発されたBSAは、鳥の行動の3つの重要な側面、すなわち飛行、採餌 、警戒を組み合わせた独自の最適化アプローチです。 それぞれ「鳥」が個別の戦術と戦略を持つ電子の群れの中で、アルゴリズムによる知性と創造性に満ちた、集団的相互作用のユニークなシステムが生まれます。ここで重要なのは、個体の努力だけでなく、最適化という共通の目標に向かって協力し、交流し、支え合う能力です。 BSAの個人によって検索戦略は異なるかもしれません。鳥は飛行、警戒、採餌行動をランダムに切り替えることができます。バイオニックデザインアルゴリズムには、全体の適応度と個体の適応度に基づく採食が含まれます。鳥はまた、群れの中心に移動しようとしたり（これは他の鳥との競争につながる）、群れから離れようとしたりします。鳥の行動には、定期的な飛行や移動、生産者と乞食の役割の切り替えなどがあります。BSAの世界では、ある反復における各個体が独自の探索戦略を持つため、アルゴリズムが多面的になり、その力を発揮することができます。 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
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本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。
群鳥アルゴリズム(Bird Swarm Algorithm: BSA)は、鳥の群れの社会的相互作用と行動に基づく群知能を利用した、バイオインスパイアされたエキサイティングな進化アルゴリズムです。2015年にMengらによって開発されたBSAは、鳥の行動の3つの重要な側面、すなわち飛行、採餌 、警戒を組み合わせた独自の最適化アプローチです。 それぞれ「鳥」が個別の戦術と戦略を持つ電子の群れの中で、アルゴリズムによる知性と創造性に満ちた、集団的相互作用のユニークなシステムが生まれます。ここで重要なのは、個体の努力だけでなく、最適化という共通の目標に向かって協力し、交流し、支え合う能力です。
BSAの個人によって検索戦略は異なるかもしれません。鳥は飛行、警戒、採餌行動をランダムに切り替えることができます。バイオニックデザインアルゴリズムには、全体の適応度と個体の適応度に基づく採食が含まれます。鳥はまた、群れの中心に移動しようとしたり（これは他の鳥との競争につながる）、群れから離れようとしたりします。鳥の行動には、定期的な飛行や移動、生産者と乞食の役割の切り替えなどがあります。BSAの世界では、ある反復における各個体が独自の探索戦略を持つため、アルゴリズムが多面的になり、その力を発揮することができます。
作者: Andrey Dik