Обсуждение статьи "Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Практика"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Практика:

В данной статье мы продолжим погружение в реализацию алгоритма ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). В частности, обсудим два ключевых аспекта: перемещение облаков в регионы с низким давлением и моделирование процесса дождя, включая инициализацию капель и распределение их между облаками. Мы также разберем другие методы, которые играют важную роль в управлении состоянием облаков и обеспечении их взаимодействия с окружающей средой.

Мы разделили пространство поиска на регионы. Установили значения начальной влажности и давления в этих регионах. Задали параметры модели, такие как: начальная энтропия, гиперэнтропия, пороговое значение влажности для образования облаков и другие. Следующим этапом стала генерация облаков при выборе области с высокой влажностью. Произвели вычисление центра облака, энтропии и гиперэнтропии. Сделали обновление метеорологических параметров влажности и давления в регионах после генерации облаков. Реализовали перемещение облаков в области с низким давлением и последующее обновление характеристик облаков, в зависимости от их движения между регионами, а также рассеивание облаков. 

Что еще осталось сделать? Реализовать функции для случайного размещения капель и их распределения между облаками. Завершить процесс дождя и обновление глобального решения. Провести тестирование модели на наших тестовых функциях с различными параметрами для оценки ее производительности и точности. Внесем изменения в процесс дождя и формирования капель для реализации более полноценного обмена информацией в популяции о перспективных регионах.

Автор: Andrey Dik