記事「アフリカ水牛最適化(ABO)」についてのディスカッション

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この記事では、アフリカ水牛の特異な行動に着想を得て2015年に開発されたメタヒューリスティック手法、アフリカ水牛最適化(ABO)アルゴリズムを紹介します。アルゴリズムの実装プロセスと、複雑な問題の解決におけるその高い効率性について詳しく解説しており、最適化分野における有用なツールであることが示されています。

アフリカ水牛最適化(ABO)アルゴリズムは、野生におけるアフリカ水牛の顕著な行動に着想を得て開発されたメタヒューリスティック手法です。このアルゴリズムは、アフリカ水牛の社会的相互作用および生存戦略を基盤として、Julius Beneoluchi Odili氏とMohd Nizam Kahar氏によって2015年に提案されました。

アフリカ水牛は、集団での防衛能力や、食料・水源を探索する際の高度な協調性で知られています。彼らは大規模な群れで生活し、捕食者からの防御に加えて、成獣が幼獣や弱い個体の保護にあたることで、緊密な社会構造を形成します。捕食者に襲われた際には、群れの弱者を囲むように輪を作る、防衛陣形を形成する、あるいは連携して反撃するなど、見事な協調行動を見せます。

ABOアルゴリズムの基本原理は、このような水牛の行動の重要な側面を反映しています。まず「通信」です。水牛は音声信号によって互いの行動を調整しており、これはアルゴリズムにおいてはエージェント間の情報共有に対応します。次に「学習」です。水牛は自身の経験だけでなく、群れの他個体の経験からも学習します。アルゴリズムでは、これがエージェントの位置を蓄積された情報に基づいて更新するという形で実装されています。

作者: Andrey Dik

[Nikolai Semko]

とても興味深い記事だ。

アンドリューの努力と貢献に感謝する。

ジャンピング・バッタとアタック・パンサーの最適化方法についての記事を楽しみにしている。

[Denis Kirichenko]

著者はとても素晴らしい！このトピックの全くの "ダミー "である私は、最適化の方法がこんなにたくさんあることに驚いている。おそらくパールボタンも？))

アンドレイ、どのようなソフトウェアで視覚化（例えばフォレストテスト関数のABO） されたのか教えてください。どこかに書いてあったかもしれませんが、見逃してしまいました......。

次の記事はインドゾウかメキシコのトゥシカン？))

[Andrey Dik]

Nikolai Semko #:
とても興味深い記事だ。

アンドレイの労苦と貢献に感謝する。

ジャンピング・バッタとアタック・パンサーの最適化方法についての記事を楽しみにしている。

ニコライ、温かい言葉をありがとう。

ジャンピングバッタのアルゴリズムについては聞いたことがありませんが、猫の話題についてはいくつかあるようです：パンサー最適化アルゴリズム（POA）とマウンテンライオンアルゴリズム（MLA）だ。これらの検索戦略のロジックを再現するのに十分な記述が見つかれば、検討するかもしれない。

[Andrey Dik]

Denis Kirichenko #:

著者はとても素晴らしい！このトピックの全くの "ダミー "である私は、最適化の方法がこんなにたくさんあることに驚いている。おそらくパールボタンも？))

アンドレイ、どのようなソフトウェアで視覚化（例えばフォレストテスト関数のABO） されたのか教えてください。どこかに書いてあったかもしれませんが、見逃してしまいました。

次の記事はインドゾウかメキシコのトゥシカンか？))

ありがとう、デニス。

私はmql5.comの記事でMQL5言語のみを使用しており、視覚化は標準ツールを使用してMT5で構築されています。すべてのソースコードは記事の添付ファイルにあり、私の結果を再現することができます。

[Andrey Dik]

私の記事には「パスフレーズ」が隠されているものもあるが、今のところ読者に発見されたものはない。