Andrey Dik / Perfil
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A group for communication on optimization and free product testing://t.me/+vazsAAcney4zYmZi
Attention! My Telegram doppelgangers have appeared, my real nickname is @JQS_aka_Joo
My github with optimization algorithms: https://github.com/JQSakaJoo/Population-optimization-algorithms-MQL5
All my publications: https://www.mql5.com/en/users/joo/publications
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.
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El siguiente algoritmo que analizaremos será la optimización de la búsqueda de cuco usando los vuelos de Levy. Este es uno de los últimos algoritmos de optimización, así como el nuevo líder en la clasificación.
Hoy analizaremos uno de los algoritmos de optimización más modernos: la Optimización del Lobo Gris. El original comportamiento de las funciones de prueba hace que este sea uno de los algoritmos más interesantes entre los analizados anteriormente. Uno de los líderes para la aplicación en el entrenamiento de redes neuronales y funciones suaves con muchas variables.
Hoy estudiaremos el algoritmo de colonia artificial de abejas. Asimismo, complementaremos nuestros conocimientos con nuevos principios para el estudio de los espacios funcionales. En este artículo hablaremos sobre mi interpretación de la versión clásica del algoritmo.
En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.
En este artículo, analizaremos el popular algoritmo de optimización de la población «Enjambre de partículas» (PSO — particle swarm optimisation). Con anterioridad, ya discutimos características tan importantes de los algoritmos de optimización como la convergencia, la tasa de convergencia, la estabilidad, la escalabilidad, y también desarrollamos un banco de pruebas y analizamos el algoritmo RNG más simple.
https://www.mql5.com/ru/market/product/86687
Thanks for the discussion. I will be glad to receive any feedback.:)
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