Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)"

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Novo artigo Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA) foi publicado:

O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.

Vamos aprofundar no processo de postura dos ovos do cuco. Um ninho é selecionado aleatoriamente para que o ovo do cuco seja depositado. Como a qualidade do ovo é uma representação da solução, se o ovo do cuco for de qualidade superior ao ovo pai, o ovo pai será substituído. Caso contrário, o ovo pai permanecerá no ninho, e a evolução continuará a partir do filhote que sobreviveu. Isso significa que, se o filhote do ovo pai sobreviver, a evolução continuará do mesmo lugar. No entanto, se o ovo do cuco for mais viável, a busca pela solução do problema prosseguirá em um novo local. A Figura 1 esquematiza a árvore de decisão do processo.


decision tree

Figura 1. Árvore de decisão. O ponto vermelho é o começo, o ponto verde é a decisão final.

Autor: Andrey Dik

 

Esses artigos sobre técnicas de otimização metaheurística são incríveis! Você está fazendo um ótimo trabalho, Andrey, é impressionante a quantidade de experiência que você tem para compartilhar conosco, obrigado!

@METAQUOTES, considere a possibilidade de implementar essas metas de otimização metaheurística no otimizador! Seria ótimo para o software.

Algo fácil que o usuário possa definir dentro de OnTester() como:

OptimizerSetEngine("ACO"); // Otimização por colônia de formigas
OptimizerSetEngine("COA"); // algoritmo de otimização cuco
OptimizerSetEngine("ABC"); // colônia de abelhas artificial
OptimizerSetEngine("GWO"); // otimizador grey wolf
OptimizerSetEngine("PSO"); // otimização por enxame de partículas


Abraços do Brasil

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