Andrey Dik / Profil

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.

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?

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.

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.

Yabancı otların çok çeşitli koşullarda hayatta kalma konusundaki şaşırtıcı yeteneği, güçlü bir optimizasyon algoritması için bir fikir haline gelmiştir. IWO, daha önce incelenenler arasındaki en iyi algoritmalardan biridir.

Bu makalede, düzgün fonksiyonlar üzerinde iyi yakınsama gösteren yarasa algoritmasını inceleyeceğiz.

Bu makalede ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA) optimizasyon yöntemini ele alacağız. Yapılan değişiklik sayesinde algoritma, dışarıdan bakan bir oyuncudan gerçek bir derecelendirme tablosu liderine dönüştü.

Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS) algoritması, %80'e varan çoğunluğu türdeş organize topluluklar halinde yüzen balıkların sürü içerisindeki davranışlarından esinlenen yeni bir optimizasyon algoritmasıdır. Balık kümelerinin, yiyecek arama ve avcılardan korunma verimliliğinde önemli bir rol oynadığı kanıtlanmıştır.

İnceleyeceğimiz bir sonraki algoritma, Levy uçuşlarını kullanan guguk kuşu arama optimizasyonudur. Bu, en yeni optimizasyon algoritmalarından biridir ve derecelendirme tablosunda yeni bir liderdir.

Bu makalede en yeni modern optimizasyon algoritmalarından biri olan gri kurt optimizasyonunu ele alacağız. Test fonksiyonları üzerindeki orijinal davranışı, bu algoritmayı daha önce incelenenler arasında en dikkat çekici olanlardan biri haline getirmektedir. Bu, sinir ağlarının, çok değişkenli düzgün fonksiyonların eğitiminde kullanılan en iyi algoritmalardan biridir.

Bu makalede, yapay arı kolonisi algoritmasını inceleyeceğiz ve bilgi birikimimizi fonksiyon uzaylarıyla çalışmanın yeni ilkeleriyle destekleyeceğiz. Ayrıca algoritmanın klasik versiyonuna yorumumuzu katarak değiştirilmiş bir versiyonunu uygulayacağız.

Bu sefer karınca kolonisi optimizasyonu algoritmasını analiz edeceğiz. Bu algoritma çok ilginç ve karmaşıktır. Makalede, yeni bir ACO türü oluşturma girişiminde bulunacağız.

Bu makalede, popüler parçacık sürüsü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) algoritmasını ele alacağız. Bir önceki makalede, optimizasyon algoritmalarının yakınsama, yakınsama oranı, kararlılık, ölçeklenebilirlik gibi önemli özelliklerini tartıştık, ayrıca bir test ortamı geliştirdik ve en basit RNG algoritmasını inceledik.