Andrey Dik / Profil

Experimental evaluation on standard benchmark functions reveals the advantages and limitations of directly adapting combinatorial algorithms. The article provides a detailed description of the ECEA algorithm's mechanisms and test results.

A new original population-based algorithm, ECEA, is presented. Inspired by the process of water freezing, it adapts ideas from the Crystal Energy Optimizer (CEO) algorithm, which uses graph-based search, for general optimization problems. The algorithm uses a dynamic elite group, three search strategies, and a periodic diversification mechanism.

This article presents two versions of the Crystal Structure Algorithm: the original and the modified version. The Crystal Structure Algorithm (CryStAl), published in 2021 and inspired by the physics of crystal structures, was positioned as a parameter-free metaheuristic for global optimization. However, testing revealed a critical problem with the algorithm. A modified version, CryStAlm, is also presented; it addresses the original's key shortcomings.

A metaheuristic algorithm that simulates the growth of coronary arteries in the human heart for optimization problems. It uses the principles of angiogenesis (the growth of new blood vessels), bifurcation (branching), and pruning of weak branches to find optimal solutions in a multidimensional space. Testing its effectiveness across a wide range of tasks yielded unexpected results.

The article presents an implementation of the Blue Monkey metaheuristic algorithm, which is based on a model of the social behavior of blue monkeys. The article examines the key mechanisms of the algorithm — the group structure of the population, following local leaders, and generational renewal through the replacement of the worst adults with the best offspring — and analyzes the test results.

The Crow Search Algorithm (CSA) is an elegant metaheuristic inspired by crows’ ability to hide food and find other crows' caches, solving optimization problems by balancing following successful solutions with random exploration of the search space. Let's find out how well the algorithm performs.

A new optimization method, the Bison Algorithm (BIA), uses two strategies, inspired by the behavior of bison, for solving continuous problems with a single objective function. The key features of BIA are two fundamental principles borrowed from the behavior of bison: the ability to move dynamically and a defensive strategy.

The custom modification of the Dingo algorithm presented in the article has raised the bar for finding the best optimization algorithm. Are even better results possible?

The article presents a new metaheuristic method based on the hunting strategies of Australian dingoes: group attack, chase, and scavenging. Let's see how the Dingo Optimization Algorithm (DOA) performs algorithmically.

Ein populationsbasierter Optimierungsalgorithmus, der von einem umstrittenen und bislang kaum erforschten Phänomen inspiriert ist – dem Mechanismus menschlicher Träume. Agentengruppen mit unterschiedlichem „Gedächtnis“, Kosinusmodulation der Bewegung und einer ungewöhnlichen Phasenverteilung von 99/1 – erfahren Sie, wie sich diese Merkmale auf die Effizienz bei der Optimierung Ihrer Handelsstrategien auswirken.

Was wäre, wenn Ihre Handelsstrategien voneinander lernen könnten, so wie echte Kämpfer? Der Duellanten-Algorithmus ist eine neue Optimierungsmethode, bei der die Parameter von Handelssystemen buchstäblich gegeneinander antreten, um als die besten ausgezeichnet zu werden.

Der Artikel beschreibt die Implementierung des A3-Algorithmus – eines metaheuristischen Optimierungsalgorithmus, der von chemischen Prozessen inspiriert ist – in MQL5. Nur zwei einstellbare Parameter und eine kleine Population gewährleisten eine hohe Arbeitsgeschwindigkeit bei ausreichender Qualität der Lösungen.

Wir kehren zum Thema der Optimierung nach dem Modell einer wissenschaftlichen Gemeinschaft zurück. CoSO sollte nicht als fertige Lösung betrachtet werden, sondern als vielversprechende Forschungsplattform. Bei entsprechender Entwicklung kann CoSO seine Nische in Aufgaben finden, bei denen Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber Veränderungen wichtig sind und die Rechenzeit nicht kritisch ist.

Geheimnisse der effektiven Optimierung von Handelsstrategien in metaheuristischen Ansätzen. Community of Scientists Optimization ist ein neuer populationsbasierter Algorithmus, der von den Mechanismen der wissenschaftlichen Gemeinschaft inspiriert ist. Im Gegensatz zu traditionellen, von der Natur inspirierten Metaphern modelliert CoSO einzigartige Aspekte menschlicher wissenschaftlicher Tätigkeit: das Veröffentlichen von Ergebnissen in Fachzeitschriften, das Konkurrieren um Fördermittel und das Bilden von Forschungsteams.

Der Artikel stellt den kompetitiven Lernalgorithmus (Competitive Learning Algorithm, CLA) vor, eine neue metaheuristische Optimierungsmethode, die auf der Simulation des Bildungsprozesses basiert. Der Algorithmus organisiert die Population von Lösungen in Klassen mit Schülern und Lehrern, wobei Agenten durch drei Mechanismen lernen: Lernen vom Besten der Klasse, Lernen aus eigener Erfahrung und Wissensaustausch zwischen Klassen

Der Artikel diskutiert den Algorithmus der Extremaloptimierung (EO), eine Optimierungsmethode, die vom Bak-Sneppen-Modell der selbstorganisierten Kritikalität inspiriert ist, bei dem Evolution durch die Eliminierung der schlechtesten Komponenten des Systems erfolgt. Die modifizierte Populationsversion des Algorithmus zeigt eine Abkehr von theoretischen Prinzipien zugunsten praktischer Effizienz, was zur Schaffung leistungsfähiger Optimierungswerkzeuge führt.

Der Artikel präsentiert eine detaillierte Analyse des Exchange Market Algorithm (EMA), der vom Verhalten von Börsenhändlern inspiriert ist. Der Algorithmus simuliert den Aktienhandel, bei dem Marktteilnehmer mit unterschiedlichem Erfolg verschiedene Strategien anwenden, um ihre Gewinne zu maximieren.

Was wäre, wenn sich ein Optimierungsalgorithmus an seine bisherigen Durchläufe erinnern und diese Erinnerungen nutzen könnte, um bessere Lösungen zu finden? Genau das macht die BSA – sie schafft einen Ausgleich zwischen dem Entdecken von Neuem und dem Zurückgreifen auf das Bewährte. In diesem Artikel lüften wir die Geheimnisse des Algorithmus. Eine einfache Idee, wenige Parameter und ein zuverlässiges Ergebnis.

In diesem Artikel befassen wir uns näher mit dem DEA-Algorithmus, einem metaheuristischen Optimierungsverfahren, das von der einzigartigen Fähigkeit der Delfine inspiriert ist, Beute mithilfe der Echoortung aufzuspüren. Von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in MQL5, von der Analyse bis zum Vergleich mit klassischen Algorithmen werden wir eingehend untersuchen, warum diese relativ neue Methode einen Platz im Werkzeugkasten von Forschern verdient, die sich mit Optimierungsproblemen befassen.

Der Artikel befasst sich mit einem der interessantesten gradientenfreien Optimierungsalgorithmen, der lernt, die Geometrie der Zielfunktion zu verstehen. Wir werden uns auf die klassische Implementierung von CMA-ES konzentrieren, mit einer kleinen Änderung: Die Normalverteilung wird durch die Potenzgesetzverteilung ersetzt. Wir werden sowohl die mathematischen Grundlagen des Algorithmus als auch dessen praktische Umsetzung eingehend untersuchen und prüfen, in welchen Fällen CMA-ES unübertroffen ist und in welchen Fällen es vermieden werden sollte.