Andrey Dik / Perfil
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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.
A series of articles on optimization algorithms:
Genetic algorithms are easy!: https://www.mql5.com/ru/articles/55
Population optimization algorithms: https://www.mql5.com/en/articles/8122
Population optimization algorithms: Particle Swarm (PSO): https://www.mql5.com/ru/articles/11386
Population optimization algorithms: Ant Colony Optimization (ACO): https://www.mql5.com/en/articles/11602
Population optimization algorithms: Artificial Bee Colony (ABC): https://www.mql5.com/ru/articles/11736
Population optimization algorithms: Gray Wolf Optimizer (GWO): https://www.mql5.com/en/articles/11785
Population optimization algorithms: Cuckoo Optimization Algorithm (COA): https://www.mql5.com/en/articles/11786
Population Optimization Algorithms: Fish School Search (FSS): https://www.mql5.com/ru/articles/11841
Population Optimization Algorithms: Firefly Algorithm (FA): https://www.mql5.com/ru/articles/11873
Population Optimization Algorithms: Bat algorithm (BA): https://www.mql5.com/ru/articles/11915
Population Optimization Algorithms: Invasive Weed Optimization (IWO): https://www.mql5.com/ru/articles/11990
All my publications: https://www.mql5.com/en/users/joo/publications
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We will consider the principle of constructing multi-population algorithms. As an example of this type of algorithm, we will have a look at the new custom algorithm - Evolution of Social Groups (ESG). We will analyze the basic concepts, population interaction mechanisms and advantages of this algorithm, as well as examine its performance in optimization problems.
In this article, we will look at the binary genetic algorithm (BGA), which models the natural processes that occur in the genetic material of living things in nature.
In this article, we will explore various methods used in binary genetic and other population algorithms. We will look at the main components of the algorithm, such as selection, crossover and mutation, and their impact on the optimization. In addition, we will study data presentation methods and their impact on optimization results.
The article considers an optimization method based on the principles of the body's immune system - Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) - a modification of AIS. Micro-AIS uses a simpler model of the immune system and simple immune information processing operations. The article also discusses the advantages and disadvantages of Micro-AIS compared to conventional AIS.
The article presents a new approach to solving optimization problems by combining ideas from bacterial foraging optimization (BFO) algorithms and techniques used in the genetic algorithm (GA) into a hybrid BFO-GA algorithm. It uses bacterial swarming to globally search for an optimal solution and genetic operators to refine local optima. Unlike the original BFO, bacteria can now mutate and inherit genes.
Neste artigo, vamos falar sobre um grupo de algoritmos de otimização conhecidos como "Estratégias Evolutivas" (Evolution Strategies ou ES). Eles são alguns dos primeiros algoritmos que usam princípios de evolução para encontrar soluções ótimas. Vamos mostrar as mudanças feitas nas versões clássicas das ES, além de revisar a função de teste e a metodologia de avaliação dos algoritmos.
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.
A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.
O algoritmo de simulação de têmpera é uma metaheurística inspirada no processo de têmpera de metais. Neste artigo, realizaremos uma análise detalhada do algoritmo e mostraremos como muitas concepções comuns e mitos em torno deste método de otimização popular e amplamente conhecido podem ser equivocados e incompletos. Anúncio da segunda parte do artigo: "Conheça nosso algoritmo autoral de simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"
O artigo apresenta um estudo completo do método Nelder-Mead explicando como o simplex — o espaço dos parâmetros da função — muda e se reestrutura a cada iteração para alcançar a solução ótima, e também descreve como melhorar este método.
Neste artigo, falaremos sobre o algoritmo que apresenta os resultados mais contraditórios de todos os examinados anteriormente, o de evolução diferencial (DE).
Neste artigo examinaremos a otimização de dinâmica espiral (SDO), um algoritmo de otimização baseado nos padrões de trajetórias espirais presentes na natureza, como nas conchas de moluscos. O algoritmo proposto pelos autores foi completamente repensado e modificado por mim, e o artigo discutirá por que essas mudanças foram necessárias.
Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.
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.
O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.
Este artigo discute um algoritmo da família MEC, denominado algoritmo simples de evolução da mente (Simple MEC, SMEC). O algoritmo se destaca pela beleza da ideia subjacente e pela simplicidade de implementação.
O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.
O artigo descreve os princípios, os métodos e as possibilidades de aplicação do EM a diferentes problemas de otimização. Ele uma ferramenta de otimização eficiente, capaz de lidar com grandes quantidades de dados e funções multidimensionais.
O algoritmo de “mudas, semeadura e crescimento” (Saplings Sowing and Growing up, SSG) é inspirado em um dos organismos mais resistentes do planeta, um exemplo notável de sobrevivência em inúmeras condições.