Discussão do artigo "Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte II): Multimodalidade"

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Novo artigo Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte II): Multimodalidade foi publicado:

Na segunda parte do artigo, vamos para a implementação prática do algoritmo BSO, realizaremos testes com funções de teste e compararemos a eficiência do BSO com outros métodos de otimização.

Na primeira parte do artigo, mergulhamos no mundo da otimização com o algoritmo BSO (Brain Storm Optimization), onde revelamos os princípios básicos desta metodologia inovadora, inspirada na tempestade de ideias. Nós não apenas exploramos sua estrutura lógica, mas também nos aprofundamos na discussão dos métodos de clusterização, K-Means e K-Means++. O algoritmo Brain Storm Optimization (BSO) é um método de otimização que inclui fases de geração e avaliação de ideias em atividades em grupo. Esse algoritmo contribuiu para a área de otimização em conjunto com métodos de clusterização. A clusterização permite identificar grupos de dados de elementos semelhantes, o que ajuda o BSO a encontrar soluções ótimas. A aplicação do método de mutação permite que o algoritmo contorne obstáculos no espaço de busca de soluções e encontre caminhos mais eficientes para o ótimo. 

Agora é hora de partir para a ação! Na segunda parte de nossa pesquisa, mergulharemos na implementação prática do algoritmo, discutiremos a multimodalidade, testaremos o algoritmo e ansiosamente faremos um balanço final. 

Autor: Andrey Dik

 
Se a multimodalidade funcionar, ela deverá mostrar muitos vértices senoidais.
 
Um exemplo de quando um AO monomodal falha.

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Discussão do artigo "O papel da qualidade do gerador de números aleatórios na eficiência dos algoritmos de otimização"

fxsaber, 2024.04.01 19:17

Usei uma função como esta. 
input double X = 0;

double OnTester() { return(MathTan(X)); }

Algum resultado obscuro. Se você implementar o poking iterativo, suponho que poderá encontrar muitas "pedras".

A tangente é um FF malsucedido, mas o TS-FF é muito mais fácil de ser descoberto.

 
fxsaber #:
Se a multimodalidade funcionar, ela deverá mostrar muitos vértices senoidais.
Devo dizer que não estou satisfeito com o desempenho do algoritmo no que diz respeito à multimodalidade. No artigo, incentivo os leitores a participarem da pesquisa do algoritmo, pois acho que há potencial para seu aprimoramento. Talvez seja necessário manter um mapa modal de "referência" separado, de modo que ele possa ser periodicamente atualizado e reabastecido no processo de otimização.
 
Em minha opinião, o ESG é muito melhor em termos de modificação do que o ESG, se formos considerar apenas o visual. Eu gostaria de acrescentar a possibilidade de grupos sociais participarem do agrupamento. Pensamentos em voz alta.
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