Discusión sobre el artículo "Optimización del búfalo africano - African Buffalo Optimization (ABO)"

 

Artículo publicado Optimización del búfalo africano - African Buffalo Optimization (ABO):

El artículo se centra en el algoritmo de optimización del búfalo africano (ABO), un enfoque metaheurístico desarrollado en 2015 y basado en el comportamiento único de estos animales. El artículo detalla los pasos de implementación del algoritmo y su eficacia a la hora de encontrar soluciones a problemas complejos, lo cual lo convierte en una valiosa herramienta en el campo de la optimización.

El algoritmo de Optimización del Búfalo Africano (ABO) es un enfoque metaheurístico inspirado en el asombroso comportamiento de estos animales en libertad. Basado en la interacción social y las estrategias de supervivencia de los búfalos africanos, el algoritmo ABO fue desarrollado en 2015 por los científicos Julius Beneoluchi Odili y Mohd Nizam Kahar.

Los búfalos africanos son conocidos por su capacidad para defenderse colectivamente y coordinarse de forma coherente al buscar comida y agua. Estos animales viven en grandes manadas, lo cual les protege de los depredadores y favorece la formación de grupos densos donde los adultos cuidan de los jóvenes y débiles. Cuando son atacados por depredadores, los búfalos muestran una impresionante capacidad de coordinación: pueden formar un círculo alrededor de los miembros vulnerables de la manada o atacar al enemigo mediante un esfuerzo concertado.

Los principios básicos del algoritmo ABO reflejan aspectos clave del comportamiento del búfalo. En primer lugar, la comunicación: los búfalos usan señales sonoras para coordinar sus acciones, lo que en el algoritmo se corresponde con el intercambio de información entre agentes. En segundo lugar, el aprendizaje: los búfalos aprenden de su propia experiencia y de la experiencia de otros miembros de la manada, lo que en el algoritmo se realiza mediante la actualización de las posiciones de los agentes según la información recopilada.


Autor: Andrey Dik

 
Un artículo muy interesante.
Gracias Andrew por tu duro trabajo y contribución.
Mirando hacia adelante a sus artículos con los métodos de optimización de Saltamontes y Ataque Pantera.
 

El autor es muy bueno. Como un absoluto "dummy" en este tema, estoy simplemente sorprendido por la cantidad de diferentes métodos de optimización que hay. ¿Probablemente también con botones de perlas? ))

Andrei, por favor dígame, en qué software se hizo la visualización (por ejemplo ABO en la función de prueba Forest) ???? Tal vez se mencionó en alguna parte, pero me lo perdí.....

¿Próximo artículo sobre elefantes indios o tushkans mexicanos? ))

 
Nikolai Semko #:
Un artículo muy interesante.
Gracias Andrei por tu trabajo y contribución.
Mirando hacia adelante a sus artículos con los métodos de optimización de Saltamontes y Ataque Pantera.

Gracias, Nikolay, por tus amables palabras.

No he oído nada sobre el algoritmo Jumping Grasshopper, pero parece que hay algunos sobre el tema de los gatos: Algoritmo de Optimización Pantera (POA) y Algoritmo León de Montaña (MLA). Podría tenerlos en cuenta si encuentro una descripción suficiente para reproducir la lógica de estas estrategias de búsqueda.

 
Denis Kirichenko #:

El autor es muy bueno. Como un absoluto "dummy" en este tema, estoy simplemente sorprendido por la cantidad de diferentes métodos de optimización que hay. ¿Probablemente también con botones de perlas? ))

Andrei, por favor dígame, en qué software se hizo la visualización (por ejemplo ABO en la función de prueba Forest) ???? Tal vez se mencionó en alguna parte, pero me lo perdí....

¿Próximo artículo sobre elefantes indios o tushkans mexicanos? ))

Gracias, Denis.

Sólo utilizo el lenguaje MQL5 en mis artículos en mql5.com, la visualización se construye en MT5 utilizando herramientas estándar. Todos los códigos fuente están disponibles en el archivo adjunto al artículo y usted puede reproducir mis resultados.

 
Algunos de mis artículos contienen "contraseñas" ocultas, pero hasta ahora los lectores no han encontrado ninguna.