Andrey Dik

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11+ 년도 경험	25 제품	16 데몬 버전
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I AM LOOKING FOR A PUBLISHER TO PUBLISH A BOOK ABOUT OPTIMIZATION ALGORITHMS.

My github with optimization algorithms: https://github.com/JQSakaJoo/Population-optimization-algorithms-MQL5

All my publications: https://www.mql5.com/en/users/joo/publications

I have been developing systems based on machine learning technologies since 2007 and in the field of artificial
intelligence, optimization and forecasting.

I took an active part in the development of the MT5 platform, such as the introduction of support for universal parallel
computing on the GPU and CPU with OpenCL, testing and backtesting of distributed
computing in the LAN and cloud during optimization in MT5, my test functions are included in the standard delivery of the terminal.

IF YOU LIKE MY ARTICLES AND DEVELOPMENTS IN THE FIELD OF OPTIMIZATION, YOU CAN SUPPORT THE AUTHOR AND BUY OR RENT A POWERFUL LIBRARY OF THE OPTIMIZATION ALGORITHM:
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To make an order for MT4 and MT5 through freelancing : https://www.mql5.com/en/job/new?prefered=joo
I make connections to exchanges, there are ready-made connectors.
Recommended Brokers:
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친구 734

Rashid Umarov

Andrey Khatimlianskii

Andrey Dik 2023.09.19

게재된 기고글 Population optimization algorithms: Shuffled Frog-Leaping algorithm (SFL)

The article presents a detailed description of the shuffled frog-leaping (SFL) algorithm and its capabilities in solving optimization problems. The SFL algorithm is inspired by the behavior of frogs in their natural environment and offers a new approach to function optimization. The SFL algorithm is an efficient and flexible tool capable of processing a variety of data types and achieving optimal solutions.

Andrey Dik 2023.03.29

게재된 기고글 Population optimization algorithms: ElectroMagnetism-like algorithm (ЕМ)

The article describes the principles, methods and possibilities of using the Electromagnetic Algorithm in various optimization problems. The EM algorithm is an efficient optimization tool capable of working with large amounts of data and multidimensional functions.

Andrey Dik 2023.03.20

게재된 기고글 Population optimization algorithms: Saplings Sowing and Growing up (SSG)

Saplings Sowing and Growing up (SSG) algorithm is inspired by one of the most resilient organisms on the planet demonstrating outstanding capability for survival in a wide variety of conditions.

Andrey Dik 2023.03.02

게재된 기고글 Population optimization algorithms: Monkey algorithm (MA)

In this article, I will consider the Monkey Algorithm (MA) optimization algorithm. The ability of these animals to overcome difficult obstacles and get to the most inaccessible tree tops formed the basis of the idea of the MA algorithm.

Andrey Dik 2023.03.02

TURBO EA: https://www.mql5.com/ru/market/product/94739

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Andrey Dik 2023.02.22

게재된 기고글 Population optimization algorithms: Harmony Search (HS)

In the current article, I will study and test the most powerful optimization algorithm - harmonic search (HS) inspired by the process of finding the perfect sound harmony. So what algorithm is now the leader in our rating?

Andrey Dik 2023.02.15

게재된 기고글 Population optimization algorithms: Gravitational Search Algorithm (GSA)

GSA is a population optimization algorithm inspired by inanimate nature. Thanks to Newton's law of gravity implemented in the algorithm, the high reliability of modeling the interaction of physical bodies allows us to observe the enchanting dance of planetary systems and galactic clusters. In this article, I will consider one of the most interesting and original optimization algorithms. The simulator of the space objects movement is provided as well.

Andrey Dik 2023.02.08

AO Core is now available for MT4!
The product has been updated to version 1.6 (including for MT5), in which the already incredible search capabilities have become even cooler! Owners of purchased licenses for AO Core can always be sure that they have the best solution search thanks to the author's constant research in the field of optimization. Follow my news and read my articles, I wish you all success in all your endeavors!

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Andrey Dik 2023.01.31

AO Core:
1. Increased the speed of the library.
2. The scheme of checking for duplicates has been improved.
https://www.mql5.com/ru/market/product/92455

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Andrey Dik 2023.01.27

게재된 기고글 Population optimization algorithms: Bacterial Foraging Optimization (BFO)

E. coli bacterium foraging strategy inspired scientists to create the BFO optimization algorithm. The algorithm contains original ideas and promising approaches to optimization and is worthy of further study.

Andrey Dik 2023.01.23

Новый продукт AO Core (основан на hybrid metaheuristic algorithm - HMA) - безграничные возможности оптимизации! Воспользуйтесь подпиской на 1 месяц за 30$, чтобы попробовать библиотеку а заодно и решить все Ваши самые сложные задачи оптимизации.
https://www.mql5.com/ru/market/product/92455

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Andrey Dik 2023.01.19

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 침입성 잡초 최적화(IWO)

다양한 조건에서 살아남는 잡초의 놀라운 능력은 강력한 최적화 알고리즘을 만들기 위한 아이디어가 되었습니다. IWO는 앞서 검토한 알고리즘 중 가장 우수한 알고리즘 중 하나입니다.

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Andrey Dik 출시돈 제품 2023.01.18

AO Core

리뷰: 2
60.00 USD

AO Core is the core of the optimization algorithm, it is a library built on the author's HMA (hybrid metaheuristic algorithm) algorithm. An example of using AO Core is described in the article: https://www.mql5.com/ru/articles/14183 https://www.mql5.com/en/blogs/post/756510 This hybrid algorithm is based on a genetic algorithm and contains the best qualities and properties of population algorithms. High-speed calculation in HMA guarantees unsurpassed accuracy and high search capabilities

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Andrey Dik 2023.01.12

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 박쥐 알고리즘(BA)

이 기사에서는 부드러운 함수에서 좋은 수렴을 보이는 박쥐 알고리즘(BA)에 대해 알아볼 것입니다.

· 2 487

Andrey Dik 2022.12.20

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 반딧불이 알고리즘(FA)

이 글에서는 반딧불이 알고리즘(FA) 최적화 방법에 대해 살펴보겠습니다. 수정을 통해 알고리즘은 주변부의 존재에서평점 테이블의 실제 리더가 되었습니다.

· 2 386

Andrey Dik 2022.12.15

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 물고기 떼 검색(FSS)

물고기 떼 검색(FSS)은 대부분의 물고기(최대 80%)가 친척들로 구성된 집단인 물고기 떼에서 물고기의 행동에서 영감을 얻은 새로운 최적화 알고리즘입니다. 물고기의 떼가 먹이 사냥의 효율성과 포식자로부터 보호하는 데 중요한 역할을 한다는 것은 이미 입증된 사실입니다.

· 2 401

Andrey Dik 2022.12.07

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 뻐꾸기 최적화 알고리즘(COA)

다음으로 살펴볼 알고리즘은 레비 비행을 사용한 뻐꾸기 검색 최적화입니다. 이는 최신의 최적화 알고리즘 중 하나이며 인기 있는 새로운 알고즘 중 하나입니다.

· 2 607

Andrey Dik 2022.12.02

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 회색 늑대 옵티마이저(GWO)

이번에는 최신의 최적화 알고리즘 중 하나인 그레이 울프 최적화에 대해 알아봅시다. 테스트 함수에서의 오리지널 행동은 이 알고리즘을 앞서 고려한 알고리즘 중 가장 흥미로운 알고리즘 중 하나로 만듭니다. 이 알고리즘은 신경망 훈련, 많은 변수가 있는 부드러운 함수의 훈련에 사용되는 최고의 알고리즘 중 하나입니다.

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Andrey Dik 2022.11.23

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 인공 꿀벌 군집(ABC)

이 글에서는 인공 꿀벌 군집의 알고리즘을 연구하고 기능적 공간을 연구하는 새로운 원칙을 더해 우리의 지식을 보완할 것입니다. 이 글에서는 고전적인 버전의 알고리즘에 대한 저의 해석을 보여드리겠습니다.

· 2 629

Andrey Dik 2022.11.03

게재된 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 개미 군집 최적화(ACO)

이번에는 개미 군집 최적화 알고리즘을 분석해 보겠습니다. 이 알고리즘은 매우 흥미롭고 복잡합니다. 이 글에서는 새로운 유형의 ACO를 만들기 위한 시도를 할 것입니다.

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