記事「人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)：理論と方法」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.03.07 09:05 新しい記事「人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)：理論と方法」はパブリッシュされました: この記事では、2009年に開発された人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)について説明します。このアルゴリズムは、連続的な最適化問題を解決することを目的としています。この記事では、蜂がそれぞれの役割を担って効率的に資源を見つける蜂のコロニーの行動から、ABHAがどのようにインスピレーションを得ているかを探ります。 今回検討する新しい人工蜂の巣アルゴリズムは、蜂の採餌行動をより詳細に、かつ包括的に調べ、集団的な相互作用と役割の割り当てがどのように新しい食料源の探索を促進するかを実証します。また、エージェント間の相互作用がより効率的な結果を生む過程を明らかにします。このアルゴリズムは、蜂のコロニー内での個々の役割を詳しく掘り下げていきます。 ABHAの主な目的は、関数が多くの局所最小値や局所最大値を持つ可能性のある高次元空間で、最適解を見つけることです。従来の方法では大域最適解に到達できず、局所極値にとどまる可能性があり、最適化問題が特に困難になります。ABHAアルゴリズムは、蜂の効率的な採餌戦略からヒントを得ています。自然界において蜂は効率的に蜜源を見つけるために集団的な方法を使用しており、この原理を最適解を見つけるプロセスを改善するアルゴリズムに応用しています。 ABHAの構造には、蜂の行動のダイナミクスを反映したさまざまな状態が含まれています。その1つが「実験状態」で、蜂は発見した食料源に関する情報を交換します。この状態では、多次元空間で最も生産的な領域に関する知識が蓄積されます。もう1つの重要な状態が「探索状態」で、蜂は仲間から受け取った情報を基に、最適な資源を求めて空間を積極的に探索します。 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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この記事では、2009年に開発された人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)について説明します。このアルゴリズムは、連続的な最適化問題を解決することを目的としています。この記事では、蜂がそれぞれの役割を担って効率的に資源を見つける蜂のコロニーの行動から、ABHAがどのようにインスピレーションを得ているかを探ります。
今回検討する新しい人工蜂の巣アルゴリズムは、蜂の採餌行動をより詳細に、かつ包括的に調べ、集団的な相互作用と役割の割り当てがどのように新しい食料源の探索を促進するかを実証します。また、エージェント間の相互作用がより効率的な結果を生む過程を明らかにします。このアルゴリズムは、蜂のコロニー内での個々の役割を詳しく掘り下げていきます。
ABHAの主な目的は、関数が多くの局所最小値や局所最大値を持つ可能性のある高次元空間で、最適解を見つけることです。従来の方法では大域最適解に到達できず、局所極値にとどまる可能性があり、最適化問題が特に困難になります。ABHAアルゴリズムは、蜂の効率的な採餌戦略からヒントを得ています。自然界において蜂は効率的に蜜源を見つけるために集団的な方法を使用しており、この原理を最適解を見つけるプロセスを改善するアルゴリズムに応用しています。
ABHAの構造には、蜂の行動のダイナミクスを反映したさまざまな状態が含まれています。その1つが「実験状態」で、蜂は発見した食料源に関する情報を交換します。この状態では、多次元空間で最も生産的な領域に関する知識が蓄積されます。もう1つの重要な状態が「探索状態」で、蜂は仲間から受け取った情報を基に、最適な資源を求めて空間を積極的に探索します。
作者: Andrey Dik