Andrey Dik / 프로필

Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.

Во второй части статьи мы соберем химические операторы в единый алгоритм и представим подробный анализ результатов его работы. Узнаем, как метод оптимизации химическими реакциями (CRO) справился с вызовом в решении сложных задач на тестовых функциях.

В первой части данной статьи мы окунемся в мир химических реакций и откроем новый подход к оптимизации! Метод оптимизации химическими реакциями (CRO) использует для достижения эффективных результатов принципы, определяемые законами термодинамики. Мы раскроем секреты декомпозиции, синтеза и других химических процессов, которые стали основой этого инновационного метода.

В данной статье рассмотрим эволюцию алгоритма ACS: три модификации в направлении улучшения характеристик сходимости и результативности алгоритма. Трансформация одного из ведущих алгоритмов оптимизации. От модификаций матриц до революционных подходов к формированию популяций.

Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.

В этой статье мы переосмыслим кодовые замки, превращая их из механизмов защиты в инструменты для решения сложных задач оптимизации. Откройте для себя мир кодовых замков, не как простых устройств безопасности, но как вдохновения для нового подхода к оптимизации. Мы создадим целую популяцию "замков", где каждый замок представляет собой уникальное решение задачи. Затем мы разработаем алгоритм, который будет "вскрывать" эти замки и находить оптимальные решения в самых разных областях, от машинного обучения до разработки торговых систем.

В данной статье мы рассмотрим новый авторский алгоритм оптимизации CTA (Comet Tail Algorithm), который черпает вдохновение из уникальных космических объектов - комет и их впечатляющих хвостов, формирующихся при приближении к Солнцу. Данный алгоритм основан на концепции движения комет и их хвостов, и предназначен для поиска оптимальных решений в задачах оптимизации.

Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.

Во второй части статьи перейдем к практической реализации алгоритма BSO, проведем тесты на тестовых функциях и сравним эффективность BSO с другими методами оптимизации.

В данной статье мы рассмотрим инновационный метод оптимизации, названный BSO (Brain Storm Optimization), который вдохновлен природным явлением - "мозговым штурмом". Мы также обсудим новый подход к решению многомодальных задач оптимизации, который использует метод BSO и позволяет находить несколько оптимальных решений без необходимости заранее определять количество подпопуляций. В статье мы также рассмотрим методы кластеризации K-Means и K-Means++.

В данной статье мы проводим исследование алгоритма Boids, в основе которого лежат уникальные примеры стайного поведения животных. Алгоритм Boids, в свою очередь, послужил основой для создания целого класса алгоритмов, объединенных под названием "Роевый интеллект".

В статье исследуется алгоритм BSA, основанный на поведении птиц, который вдохновлен коллективным стайным взаимодействием птиц в природе. Различные стратегии поиска индивидов в BSA, включая переключение между поведением в полете, бдительностью и поиском пищи, делают этот алгоритм многоаспектным. Он использует принципы стайного поведения, коммуникации, адаптивности, лидерства и следования птиц для эффективного поиска оптимальных решений.

В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.

Алгоритм оптимизации китов (WOA) - это метаэвристический алгоритм, вдохновленный поведением и охотничьими стратегиями горбатых китов. Основная идея WOA заключается в имитации так называемого "пузырькового сетевого" метода кормления, при котором киты создают пузыри вокруг добычи, чтобы затем нападать на нее в спиральном движении.

В статье мы погрузимся в мир гибридизации алгоритмов оптимизации, рассмотрев три ключевых типа: смешивание стратегий, последовательную и параллельную гибридизации. Мы проведем серию экспериментов, сочетая и тестируя соответствующие алгоритмы оптимизации.

Продолжение эксперимента, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Результаты исследования.

This article presents a unique experiment that aims to examine the behavior of population optimization algorithms in the context of their ability to efficiently escape local minima when population diversity is low and reach global maxima. Working in this direction will provide further insight into which specific algorithms can successfully continue their search using coordinates set by the user as a starting point, and what factors influence their success.