記事「ブレインストーム最適化アルゴリズム(第1部）：クラスタリング」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.09.11 08:15 新しい記事「ブレインストーム最適化アルゴリズム(第1部）：クラスタリング」はパブリッシュされました: この記事では、「ブレインストーミング」と呼ばれる現象にヒントを得た、BSO (Brain Storm Optimization)と呼ばれる革新的な最適化手法を見ていきます。また、BSO法が適用するマルチモーダル最適化問題を解くための新しいアプローチについても説明します。これにより、部分集団の数を事前に決定することなく、複数の最適解を見つけることができるのです。K-MeansとK-Means++のクラスタリング法も検討します。 ブレインストーム最適化(BSO: Brain Storm Optimization)は、ブレインストーミングという現象に着想を得た、エキサイティングで革新的な集団最適化アルゴリズムの1つです。この最適化手法は、集合知と集団行動の原理を利用して複雑な問題を解決するための効果的なアプローチです。BSOは、グループディスカッションで起こるような新しいアイデアや解決策を生み出すプロセスをシミュレートしており、様々な分野で最適な解決策を見出すためのユニークで有望なツールとなっています。この記事では、BSOの基本原理、その利点、適用分野について見ていきます。母集団基本の手法は、複雑な最適化問題を解くための重要なツールです。しかし、複数の最適解を見つける必要があるマルチモーダル問題の文脈では、既存のアプローチには限界があります。本稿では、ブレインストーム最適化法と呼ばれる新しい最適化法を紹介します。ニッチング法やクラスタリング法などの既存のアプローチは、一般的に母集団を部分集団に分割して複数の解を探索します。しかし、これらの方法は、部分集団の数を事前に決定する必要があり、特に最適解の数が事前にわからない場合には困難であるという問題を抱えています。BSOは、ターゲット空間を、個体がクラスタ化され、その座標に基づいて更新される空間に変換することで、この欠点を補います。1つの大域的最適解を求める既存の方法とは異なり、提案するBSO法は、いくつかの「有意義な」解に探索プロセスを向けるのです。 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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この記事では、「ブレインストーミング」と呼ばれる現象にヒントを得た、BSO (Brain Storm Optimization)と呼ばれる革新的な最適化手法を見ていきます。また、BSO法が適用するマルチモーダル最適化問題を解くための新しいアプローチについても説明します。これにより、部分集団の数を事前に決定することなく、複数の最適解を見つけることができるのです。K-MeansとK-Means++のクラスタリング法も検討します。
ブレインストーム最適化(BSO: Brain Storm Optimization)は、ブレインストーミングという現象に着想を得た、エキサイティングで革新的な集団最適化アルゴリズムの1つです。この最適化手法は、集合知と集団行動の原理を利用して複雑な問題を解決するための効果的なアプローチです。BSOは、グループディスカッションで起こるような新しいアイデアや解決策を生み出すプロセスをシミュレートしており、様々な分野で最適な解決策を見出すためのユニークで有望なツールとなっています。この記事では、BSOの基本原理、その利点、適用分野について見ていきます。
母集団基本の手法は、複雑な最適化問題を解くための重要なツールです。しかし、複数の最適解を見つける必要があるマルチモーダル問題の文脈では、既存のアプローチには限界があります。本稿では、ブレインストーム最適化法と呼ばれる新しい最適化法を紹介します。
ニッチング法やクラスタリング法などの既存のアプローチは、一般的に母集団を部分集団に分割して複数の解を探索します。しかし、これらの方法は、部分集団の数を事前に決定する必要があり、特に最適解の数が事前にわからない場合には困難であるという問題を抱えています。BSOは、ターゲット空間を、個体がクラスタ化され、その座標に基づいて更新される空間に変換することで、この欠点を補います。1つの大域的最適解を求める既存の方法とは異なり、提案するBSO法は、いくつかの「有意義な」解に探索プロセスを向けるのです。
作者: Andrey Dik