記事「人工協調探索(ACS)アルゴリズム」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.11.09 15:26 新しい記事「人工協調探索(ACS)アルゴリズム」はパブリッシュされました: 人工協調探索(ACS)は、バイナリ行列と、相互主義的関係と協調に基づく複数の動的な個体群を用いて、最適解を迅速かつ正確に探索する革新的な手法です。捕食者と被食者に対するACS独自のアプローチにより、数値最適化問題で優れた結果を出すことができます。 ACSアルゴリズムは2013年にPinar Civiciogluによって提案され、信頼領域内の候補解を含む2つの基本母集団を用いて始まります。その後、このアルゴリズムはランダムステップとバイナリー行列を使って、初期のα超個体群とβ超個体群の値をマッピングし、捕食者と被食者という2つの新しい個体群を作成します。さらに、5番目の個体群は捕食者集団と被食者個体群の値に基づいて計算されます。このプロセスでは、指定された反復回数で初期母集団を更新し、最適解を得るためにこれらの2つの個体群から最適解を抽出します。 目的関数の全域的極値に到達するために生物学的に相互作用する2つの人工超生物の移動と進化、および自然界の協力行動に類似したプロセスが、数値最適化問題におけるACSの高い性能の鍵です。個体群間の生物学的動機による相互作用に基づくこの独自のアプローチにより、ACSアルゴリズムは驚異的な収束速度と高い解精度を実現できます。最適な解を迅速かつ正確に見つける能力により、ACSは広範な数値最適化問題を解決するための強力なツールであることが証明されています。 作者: Andrey Dik 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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人工協調探索(ACS)は、バイナリ行列と、相互主義的関係と協調に基づく複数の動的な個体群を用いて、最適解を迅速かつ正確に探索する革新的な手法です。捕食者と被食者に対するACS独自のアプローチにより、数値最適化問題で優れた結果を出すことができます。
ACSアルゴリズムは2013年にPinar Civiciogluによって提案され、信頼領域内の候補解を含む2つの基本母集団を用いて始まります。その後、このアルゴリズムはランダムステップとバイナリー行列を使って、初期のα超個体群とβ超個体群の値をマッピングし、捕食者と被食者という2つの新しい個体群を作成します。さらに、5番目の個体群は捕食者集団と被食者個体群の値に基づいて計算されます。このプロセスでは、指定された反復回数で初期母集団を更新し、最適解を得るためにこれらの2つの個体群から最適解を抽出します。
目的関数の全域的極値に到達するために生物学的に相互作用する2つの人工超生物の移動と進化、および自然界の協力行動に類似したプロセスが、数値最適化問題におけるACSの高い性能の鍵です。個体群間の生物学的動機による相互作用に基づくこの独自のアプローチにより、ACSアルゴリズムは驚異的な収束速度と高い解精度を実現できます。最適な解を迅速かつ正確に見つける能力により、ACSは広範な数値最適化問題を解決するための強力なツールであることが証明されています。
作者: Andrey Dik