![Usando algoritmos de otimização para configurar parâmetros de EA em tempo real](https://c.mql5.com/2/69/Using_optimization_algorithms_to_configure_EA_parameters_on_the_fly_600x314.jpg)
Usando algoritmos de otimização para configurar parâmetros de EA em tempo real
O artigo discute os aspectos práticos do uso de algoritmos de otimização para encontrar os melhores parâmetros de EA em tempo real, bem como a virtualização das operações de negociação e da lógica do EA. O artigo pode ser usado como instrução para implementar algoritmos de otimização em um EA.
![Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX](https://c.mql5.com/2/59/Scikit_learn_to-ONNX_600x314.jpg)
Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX
Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.
![Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)](https://c.mql5.com/2/69/Population_optimization_algorithms___Artificial_Multi-Social_Search_Objects_zMSO4_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.
![Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)](https://c.mql5.com/2/68/Population_optimization_algorithms_Evolution_of_Social_Groups_dESG4_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)
Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.
![Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 1): várias estratégias de trading trabalhando juntas](https://c.mql5.com/2/65/Developing_a_multi-currency_advisor_tPart_10_600x314.jpg)
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 1): várias estratégias de trading trabalhando juntas
Existem várias estratégias de trading. Do ponto de vista da diversificação de riscos e do aumento da estabilidade dos resultados de trading, pode ser útil usar várias estratégias em paralelo. Mas se cada estratégia for implementada como um EA separado, gerenciar o trabalho conjunto delas em uma conta de trading se torna muito mais complicado. Para resolver esse problema, é um boa idea implementar o trabalho de diferentes estratégias de trading em um único EA.
![Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II](https://c.mql5.com/2/65/Population_optimization_algorithms__Binary_Genetic_Algorithm_dBGAf___Part_2_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II
Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.
![Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes](https://c.mql5.com/2/64/Algorithmic_Trading_With_MetaTrader_5_And_R_For_Beginners_600x314.jpg)
Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes
Neste artigo, vamos combinar análise financeira com negociação algorítmica, além de ver como integrar R e MetaTrader 5. Este artigo é um guia para unir a flexibilidade analítica do R com as enormes possibilidades de negociação do MetaTrader 5.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)](https://c.mql5.com/2/64/Developing_an_MQTT_client_for_Metatrader_5___Part_5_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)
Este artigo é a quinta parte de uma série que descreve as etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, vamos detalhar a estrutura dos pacotes PUBLISH, configuraremos seus flags de publicação, codificaremos os nomes dos tópicos e estabeleceremos identificadores de pacotes quando necessário.
![Implementação do teste aumentado de Dickey-Fuller no MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Implementation_of_the_Augmented_Dickey_Fuller_test_in_MQL5_600x314.jpg)
Implementação do teste aumentado de Dickey-Fuller no MQL5
Neste artigo, vamos mostrar como implementar o teste aumentado de Dickey-Fuller e sua aplicação para realizar testes de cointegração usando o método de Engle-Granger.
![Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13893_48_427_3_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)
Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.
![Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5](https://c.mql5.com/2/60/Combinatorially_Symmetric_Cross_Validation_600x314.jpg)
Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5
Neste artigo veremos como implementar a verificação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 puro para medir o grau de ajuste após a otimização de uma estratégia usando o algoritmo completo e lento do testador de estratégias.
![Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX](https://c.mql5.com/2/60/CatBoost_export_to_ONNX_format_600x314.jpg)
Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX
Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.
![Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)](https://c.mql5.com/2/59/Charged_System_Search_CSS___white_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)
Neste artigo, vamos explorar outro algoritmo de otimização inspirado pela natureza inanimada, a busca em sistema carregado (CSS). O objetivo deste artigo é apresentar um novo algoritmo de otimização baseado nos princípios da física e mecânica.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 4)](https://c.mql5.com/2/59/mechanism_in_MQTT_600x314__1.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 4)
Este artigo é a quarta parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, examinamos as propriedades do MQTT v5.0, sua semântica, como lemos algumas delas e também fornecemos um breve exemplo de como as propriedades podem ser usadas para expandir o protocolo.
![Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5](https://c.mql5.com/2/59/Mastering_ONNX_up_600x314__1.jpg)
Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5
Mergulhe no mundo do ONNX, um poderoso formato aberto para compartilhar modelos de aprendizado de máquina. Descubra como o uso do ONNX pode revolucionar a negociação algorítmica em MQL5, permitindo que os traders integrem sem obstáculos modelos avançados de inteligência artificial e elevem suas estratégias a um novo patamar. Desvende os segredos da compatibilidade entre plataformas e aprenda a desbloquear todo o potencial do ONNX em sua negociação no MQL5. Melhore sua negociação com este guia detalhado sobre ONNX.
![Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX](https://c.mql5.com/2/58/Scikit_learn_to-ONNX_600x314.jpg)
Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX
Neste artigo, exploraremos o uso de todos os modelos de classificação do pacote Scikit-learn para resolver o problema de classificação dos íris de Fisher, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Também compararemos a precisão dos modelos originais e suas versões ONNX no Iris dataset completo.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)](https://c.mql5.com/2/58/mqtt_p3_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)
Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos em detalhes como aplicar o princípio do desenvolvimento orientado por testes para implementar a troca de pacotes CONNECT/CONNACK. Ao final desta etapa, nosso cliente DEVE ser capaz de agir apropriadamente ao trabalhar com todos os possíveis resultados do servidor ao tentar se conectar.
![Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL](https://c.mql5.com/2/58/visual_programming_language_drakon_600x314.jpg)
Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL
DRAKON é uma linguagem de programação visual especialmente desenvolvida para facilitar a interação entre especialistas de diferentes áreas (biólogos, físicos, engenheiros...) com programadores em projetos espaciais russos (por exemplo, na criação do complexo "Buran"). Neste artigo, vou falar sobre como o DRAKON torna a criação de algoritmos acessível e intuitivamente compreensível, mesmo para quem nunca teve contato com código, e também como é mais fácil quer seja para o cliente explicar suas ideias ao encomendar robôs de negociação quer seja para o programador cometer menos erros em funções complexas.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)](https://c.mql5.com/2/58/mqtt_p2_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)
Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos como está organizando nosso código, os primeiros arquivos de cabeçalho e classes, e como escrever testes. Este artigo também inclui notas breves sobre o desenvolvimento orientado por testes (Test-Driven Development) e sua aplicação neste projeto.
![Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Desenvolvendo_um_agente_de_Aprendizado_por_Reforso_em_MQL5_com_Integraddo_RestAPI_gParte_4e_Organiza.jpg)
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5
Este artigo examina a transição da codificação procedural para a Programação Orientada a Objetos (POO) no MQL5, com foco na integração com REST APIs. Discutimos como organizar funções de requisições HTTP (GET e POST) em classes, ressaltando vantagens como encapsulamento, modularidade e facilidade de manutenção. A refatoração de código é detalhada, mostrando a substituição de funções isoladas por métodos de classes. O artigo inclui exemplos práticos e testes.
![Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 3): Criando jogadas automáticas e Scripts de Teste em MQL5](https://c.mql5.com/2/61/RestAPI_Parte_3_-_Criando_jogadas_automyticas_e_Scripts_de_Teste_em_MQL5_600x314.jpg)
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 3): Criando jogadas automáticas e Scripts de Teste em MQL5
Este artigo explora a implementação de jogadas automáticas no jogo da velha Python, integrado com funções MQL5 e testes unitários. O objetivo é aprimorar a interatividade do jogo e garantir a robustez do sistema através de testes MQL5. Ele aborda desde o desenvolvimento da lógica de jogo até a integração e testes práticos, culminando na criação de um ambiente de jogo dinâmico e um sistema integrado confiável.
![Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear](https://c.mql5.com/2/57/Category-Theory-p14_600x314__1.jpg)
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear
Este artigo, parte de uma série de artigos sobre a implementação da teoria das categorias no MQL5, é dedicado aos funtores. Vamos explorar como a ordem linear pode ser mapeada em um conjunto de dados através dos funtores ao analisar dois conjuntos de dados que, à primeira vista, parecem não ter nenhuma conexão entre si.
![Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5.com Integração RestAPI(Parte 2): Funções MQL5 para Interação HTTP com API REST do Jogo da Velha](https://c.mql5.com/2/61/DALLwE_2023-11-27_16.08.45_-_A_minimalistic_illustration_showing_the_concept_of_system_integration_u.jpg)
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5.com Integração RestAPI(Parte 2): Funções MQL5 para Interação HTTP com API REST do Jogo da Velha
O artigo detalha como MQL5 pode interagir com Python e FastAPI, usando chamadas HTTP em MQL5 para se comunicar com um jogo da velha em Python. Discute a criação de uma API com FastAPI para essa integração e inclui um script de teste em MQL5, destacando a versatilidade do MQL5, a simplicidade do Python e a eficiência do FastAPI na conexão de diferentes tecnologias para soluções inovadoras.
![Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)](https://c.mql5.com/2/56/Revolutionize_Your_Trading_Charts_Part_2_600x314.jpg)
Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)
Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos princípios fundamentais da programação orientada a objetos e aprenda a desenvolver e usar de forma fácil e eficiente uma ou mais GUIs móveis em um único gráfico.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD](https://c.mql5.com/2/56/mqtt_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD
Este artigo apresenta a primeira tentativa de desenvolver um cliente MQTT nativo para o MQL5. MQTT é um protocolo de troca de dados no formato "publicador - assinante". Ele é leve, aberto, simples e projetado para ser facilmente implementado. Isso o torna aplicável em muitas situações.
![Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI(Parte 1): Usando RestAPIs em MQL5](https://c.mql5.com/2/59/REST_600x314.jpg)
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI(Parte 1): Usando RestAPIs em MQL5
Este artigo aborda a importância das APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) na comunicação entre diferentes aplicativos e sistemas de software. Ele destaca o papel das APIs na simplificação da interação entre aplicativos, permitindo que eles compartilhem dados e funcionalidades de maneira eficiente.
![ChatGPT da OpenAI dentro do framework de desenvolvimento MQL4 e MQL5](https://c.mql5.com/2/55/mql5-openai_600x314.jpg)
ChatGPT da OpenAI dentro do framework de desenvolvimento MQL4 e MQL5
Neste artigo, vamos experimentar e explorar a inteligência artificial ChatGPT da OpenAI, a fim de entender suas capacidades com o objetivo de reduzir o tempo e o esforço de desenvolvimento de seus Expert Advisors, indicadores e scripts. Vou rapidamente abordar essa tecnologia e tentar mostrar como usá-la corretamente para programar nas linguagens MQL4 e MQL5.
![Integrando modelos de ML ao Testador de Estratégias (Conclusão): Implementação de um Modelo de Regressão para Previsão de Preço](https://c.mql5.com/2/58/implementation_regression_model_600x314.jpg)
Integrando modelos de ML ao Testador de Estratégias (Conclusão): Implementação de um Modelo de Regressão para Previsão de Preço
Este artigo descreve a implementação de um modelo de regressão de árvores de decisão para prever preços de ativos financeiros. Foram realizadas etapas de preparação dos dados, treinamento e avaliação do modelo, com ajustes e otimizações. No entanto, é importante destacar que o modelo é apenas um estudo e não deve ser usado em negociações reais.
![Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides](https://c.mql5.com/2/55/Category_Theory_Part_10_600x314.jpg)
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides
Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.
![Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (I)](https://c.mql5.com/2/55/Revolutionize_Your_Trading_Charts_Part_I_600x314.jpg)
Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (I)
Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos eventos do gráfico e saiba como projetar e implementar uma GUI móvel simples e múltipla em um único gráfico. O artigo também aborda a adição de elementos à GUI, aumentando sua funcionalidade e apelo estético.
![Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.](https://c.mql5.com/2/54/Category-Theory-p7_600x314.jpg)
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
![Como conectar o MetaTrader 5 ao PostgreSQL](https://c.mql5.com/2/53/How_to_connect_MetaTrader_5_to_PostgreSQL_600x314.jpg)
Como conectar o MetaTrader 5 ao PostgreSQL
Esse artigo descreve quatro métodos de conexão do código MQL5 ao banco de dados Postgres e apresenta um guia passo a passo para configurar um ambiente de desenvolvimento para um deles, a API REST, por meio do Windows Subsystem for Linux (WSL). Além disso, mostra-se um aplicativo de demonstração para a API com o código MQL5 necessário para inserir dados e consultar as respectivas tabelas, bem como um EA de demonstração para usar esses dados.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa](https://c.mql5.com/2/53/NN_part_37_Sparse_Attention_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa
No artigo anterior, abordamos modelos relacionais que usavam mecanismos de atenção. Uma das características desses modelos era o aumento do uso de recursos computacionais. O artigo de hoje apresenta um dos mecanismos para reduzir o número de operações computacionais dentro do bloco Self-Attention, o que aumenta o desempenho geral do modelo.
![Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 5): Equalizadores](https://c.mql5.com/2/53/Category-Theory-p5_600x314.jpg)
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 5): Equalizadores
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
![Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)](https://c.mql5.com/2/52/monkey_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)
Neste artigo, estaremos analisando o algoritmo do macaco (Monkey Algorithm, MA). A habilidade destes animais ágeis para superar obstáculos complexos e atingir as partes mais inacessíveis das árvores foi a inspiração para a concepção do MA.
![Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)](https://c.mql5.com/2/52/Category-Theory-part-3_600x314.jpg)
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)
A Teoria das Categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.
![Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)](https://c.mql5.com/2/51/Harmony_Search_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)
Hoje, estudaremos e testaremos o algoritmo de otimização mais avançado, a busca harmônica (HS), que é inspirada no processo de procura da harmonia sonora perfeita. Então, qual algoritmo é agora o líder em nossa classificação?
![Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)](https://c.mql5.com/2/0/Gravitational_Search_Algorithm_GSA_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)
O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
![Receitas MQL5 — Banco de dados de eventos macroeconômicos](https://c.mql5.com/2/51/mql5-recepies-database_600x314.jpg)
Receitas MQL5 — Banco de dados de eventos macroeconômicos
Este artigo explora como trabalhar com bancos de dados baseados no mecanismo SQLite. Com o objetivo de oferecer conveniência e utilizar eficientemente os princípios da OOP, foi criada a classe CDatabase. Essa classe é responsável pela criação e gerenciamento de um banco de dados de eventos macroeconômicos. Além disso, são apresentados exemplos de como utilizar diferentes métodos da classe CDatabase.
![Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)](https://c.mql5.com/2/51/invasive-weed_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)
A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.