Andrey Dik / Perfil

В статье рассматривается метаэвристический алгоритм AEO, который моделирует взаимодействия между компонентами экосистемы, создавая начальную популяцию решений и применяя адаптивные стратегии обновления, и подробно описываются этапы работы AEO, включая фазы потребления и разложения, а также различные стратегии поведения агентов. Статья знакомит с особенностями и преимуществами данного алгоритма.

Статья посвящена алгоритму оптимизации африканскими буйволами (ABO), метаэвристическому подходу, разработанному в 2015 году на основе уникального поведения этих животных. В статье подробно описаны этапы реализации алгоритма и его эффективность в поиске решений сложных задач, что делает его ценным инструментом в области оптимизации.

В статье представлен Алгоритм Искусственного Орошения (ASHA) – новый метаэвристический метод, разработанный для решения общих задач оптимизации. Основанный на моделировании процессов потоков и накопления воды, этот алгоритм выстраивает концепцию идеального поля, в котором каждая единица ресурса (вода) вызывается для поиска оптимального решения. Узнайте, как ASHA адаптирует принципы потока и накопления для эффективного распределения ресурсов в условиях поискового пространства, а также познакомьтесь с его реализацией и итогами тестирования.

В данной статье мы продолжим погружение в реализацию алгоритма ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). В частности, обсудим два ключевых аспекта: перемещение облаков в регионы с низким давлением и моделирование процесса дождя, включая инициализацию капель и распределение их между облаками. Мы также разберем другие методы, которые играют важную роль в управлении состоянием облаков и обеспечении их взаимодействия с окружающей средой.

Статья посвящена метаэвристическому алгоритму Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), который моделирует поведение облаков для решения задач оптимизации. Алгоритм использует принципы генерации, движения и распространения облаков, адаптируясь к "погодным условиям" в пространстве решений. Статья раскрывает, как метеорологическая симуляция алгоритма находит оптимальные решения в сложном пространстве возможностей и подробно описывает этапы работы ACMO, включая подготовку "неба", рождение облаков, их перемещение и концентрацию дождя.

В данной статье подробно рассматривается алгоритм оптимизации, вдохновленный стрельбой из лука, с акцентом на использование метода рулетки в качестве механизма выбора перспективных областей для "стрел". Этот метод позволяет оценивать качество решений и отбирать наиболее многообещающие позиции для дальнейшего изучения.

В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.

В статье рассматривается алгоритм табу-поиска — один из первых и наиболее известных методов метаэвристики. Мы подробно разберем, как работает алгоритм, начиная с выбора начального решения и исследования соседних вариантов, с акцентом на использование табу-листа. Статья охватывает ключевые аспекты алгоритма и его особенности.

В данной статье рассматривается алгоритм искусственных водорослей (AAA), разработанный на основе биологических процессов, характерных для микроводорослей. Алгоритм включает спиральное движение, эволюционный процесс и адаптацию, что позволяет ему решать задачи оптимизации. Статья предлагает глубокий анализ принципов работы AAA и его потенциала в математическом моделировании, подчеркивая связь между природой и алгоритмическими решениями.

В очередной статье мы познакомимся с алгоритмом Anarchic Society Optimization (ASO) и обсудим, как алгоритм, основанный на иррациональном и авантюрном поведении участников анархического общества - аномальной системы социального взаимодействия, свободной от централизованной власти и различного рода иерархий способен исследовать пространство решений и избегать ловушек локального оптимума. В статье будет представлена унифицированная структура ASO, применимая как к непрерывным, так и к дискретным задачам.

Статья посвящена алгоритму AMO, который моделирует процесс сезонной миграции животных в поисках оптимальных условий для жизни и размножения. Основные особенности AMO включают использование топологического соседства и вероятностный механизм обновления, что делает его простым в реализации и гибким для различных оптимизационных задач.

В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.

В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.