Andrey Dik / Perfil

O Algoritmo do camelo, desenvolvido em 2016, modela o comportamento dos camelos no deserto para resolver problemas de otimização, levando em conta fatores de temperatura, reservas e resistência. Neste trabalho é apresentada ainda uma versão modificada dele (CAm), com melhorias-chave, como a aplicação da distribuição gaussiana na geração de soluções e a otimização dos parâmetros do efeito de oásis.

Um novo método metaheurístico baseado na abordagem fractal de divisão do espaço de busca para resolver tarefas de otimização. O algoritmo identifica e divide sequencialmente áreas promissoras, criando uma estrutura fractal auto-semelhante que concentra os recursos computacionais nos trechos mais promissores. Um mecanismo exclusivo de mutação, direcionado para as melhores soluções, garante um equilíbrio ideal entre diversificação e intensificação do espaço de busca, aumentando significativamente a eficiência do algoritmo.

Continuação do estudo do algoritmo de otimização caótica. A segunda parte do artigo é dedicada aos aspectos práticos da implementação do algoritmo, ao seu teste e às conclusões.

Algoritmo de otimização caótica (COA) aprimorado, que combina a influência do caos com mecanismos adaptativos de busca. O algoritmo utiliza diversos mapeamentos caóticos e componentes inerciais para explorar o espaço de busca. O artigo revela os fundamentos teóricos dos métodos caóticos de otimização financeira.

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.

O artigo descreve uma abordagem inovadora no campo da otimização, que combina a competição espacial entre soluções com o estreitamento adaptativo do espaço de busca, tornando o Battle Royale Optimizer uma ferramenta promissora para análise financeira.

O novo algoritmo autoral de otimização NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) combina os princípios da inteligência de enxame com controle baseado em redes neurais. O NOA2 funde a mecânica do comportamento coletivo dos neuroboids com um sistema neural adaptativo, que permite aos agentes ajustar seu comportamento de forma autônoma durante o processo de busca pelo ótimo. O algoritmo está em fase ativa de desenvolvimento e demonstra potencial para resolver tarefas complexas de otimização.

Este artigo apresenta o algoritmo de otimização de força central (CFO), inspirado nas leis da gravitação. É explorado como os princípios da atração física podem resolver problemas de otimização, onde soluções mais pesadas atraem seus análogos menos bem-sucedidos.

Trata-se de uma nova metaheurística de otimização bioinspirada e autoral, denominada NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), que combina princípios de inteligência coletiva e redes neurais. Ao contrário dos métodos clássicos, o algoritmo utiliza uma população de "neuroboides" autoaprendizes, cada um com sua própria rede neural, que adapta a estratégia de busca em tempo real. O artigo em questão apresenta a arquitetura do algoritmo, os mecanismos de autoaprendizado dos agentes e as perspectivas de aplicação dessa abordagem híbrida em tarefas complexas de otimização.

O Algoritmo do Restaurateur de Sucesso (SRA) é um método inovador de otimização inspirado nos princípios de gestão de um restaurante. Ao contrário das abordagens tradicionais, o SRA não descarta as soluções mais fracas, mas as melhora, combinando-as com elementos das soluções de maior sucesso. O algoritmo apresenta resultados competitivos e traz uma nova perspectiva sobre como equilibrar a diversificação e a intensificação em problemas de otimização.

Inspirado no jogo clássico de bilhar, o método BOA modela o processo de busca por soluções ótimas como uma partida em que as bolas tentam cair nas caçapas, que simbolizam os melhores resultados. Neste artigo, analisaremos os fundamentos do funcionamento do BOA, seu modelo matemático e sua eficácia na resolução de diferentes problemas de otimização.

Apresentamos o novo algoritmo meta-heurístico Chaos Game Optimization (CGO), que demonstra capacidade única de manter alta eficiência em tarefas de grande dimensionalidade. Ao contrário da maioria dos algoritmos de otimização, o CGO não apenas não perde desempenho, como também às vezes melhora sua performance quando a complexidade do problema aumenta, o que constitui sua principal característica.

Apresento a vocês meu novo algoritmo populacional de otimização BIO (Blood Inheritance Optimization), inspirado no sistema de herança dos tipos sanguíneos humanos. Neste algoritmo, cada solução possui seu próprio "tipo sanguíneo", que define a forma de sua evolução. Assim como na natureza, o tipo sanguíneo de uma criança é herdado segundo regras específicas, no BIO as novas soluções recebem suas características através de um sistema de herança e mutações.

Este artigo apresenta um novo algoritmo metaheurístico de otimização, o CSA (Circle Search Algorithm), baseado nas propriedades geométricas do círculo. O algoritmo utiliza o princípio de movimentação de pontos ao longo das tangentes para encontrar a solução ideal, combinando fases de diversificação global e intensificação local.

O algoritmo Royal Flush Optimization, criado pelo autor, propõe uma nova forma de abordar problemas de otimização, substituindo a codificação binária clássica dos algoritmos genéticos por uma abordagem setorial, inspirada nos princípios do pôquer. O RFO demonstra como a simplificação de princípios fundamentais pode levar à criação de um método de otimização eficaz e prático. O artigo apresenta uma análise detalhada do algoritmo e os resultados dos testes realizados.

Apresentamos o Algoritmo Dialético (DA), um novo método de otimização global inspirado no conceito filosófico de dialética. O algoritmo utiliza uma divisão única da população em pensadores especulativos e práticos. Os testes mostram um desempenho impressionante de até 98% em tarefas de baixa dimensionalidade e uma eficácia geral de 57,95%. Este artigo explica esses números e apresenta uma descrição detalhada do algoritmo e os resultados dos experimentos em diferentes tipos de funções.

Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.

Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.