Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacional: Algoritmo Boids, ou algoritmo de comportamento de enxame (Boids Algorithm, Boids)"
![MQL5 - Linguagem para estratégias de negociação inseridas no terminal do cliente MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Novo artigo Algoritmos de otimização populacional: Algoritmo Boids, ou algoritmo de comportamento de enxame (Boids Algorithm, Boids) foi publicado:
Neste artigo, estudaremos algoritmo Boids, baseado em exemplos únicos de comportamento de enxame de animais. O algoritmo Boids, por sua vez, serviu como base para a criação de uma classe inteira de algoritmos, agrupados sob o nome de "Inteligência de Enxame".
Inicialmente, a criação do algoritmo Boids tinha vários objetivos e aplicações:
1. Criação de animações realistas. O algoritmo Boids permite criar animações realistas de enxames de animais, o que se tornou um importante campo de desenvolvimento em gráficos de computador e animação.
2. Modelagem de Comportamento. O Boids permite modelar comportamentos coletivos complexos com base em regras simples para cada indivíduo. Isso encontra aplicação em diversas áreas, como estudos de comportamento animal, robótica, gerenciamento de tráfego e outras.
Um fato interessante é que o algoritmo Boids serviu de inspiração para o desenvolvimento de outros algoritmos: por exemplo, o de enxame de partículas (PSO) e algoritmos de modelagem de comportamento de multidões.
O algoritmo Boids continua a ser uma ferramenta popular para modelar comportamento coletivo e permanece como objeto de pesquisa e desenvolvimento em diversas áreas da ciência e tecnologia.
Na animação abaixo, pode-se observar o comportamento dos boids, que podem se agrupar em formações compactas, dispersar-se e sincronizar a velocidade em relação aos seus vizinhos. Durante a gravação da animação, as configurações do algoritmo foram alteradas "ao vivo", permitindo visualizar o impacto dessas mudanças no comportamento dos boids.
Autor: Andrey Dik