Andrey Dik
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I AM LOOKING FOR A PUBLISHER TO PUBLISH A BOOK ABOUT OPTIMIZATION ALGORITHMS.

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All my publications: https://www.mql5.com/en/users/joo/publications

I have been developing systems based on machine learning technologies since 2007 and in the field of artificial
intelligence, optimization and forecasting.

I took an active part in the development of the MT5 platform, such as the introduction of support for universal parallel
computing on the GPU and CPU with OpenCL, testing and backtesting of distributed
computing in the LAN and cloud during optimization in MT5, my test functions are included in the standard delivery of the terminal.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I

Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: sistema imune micro-artificial (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS)
Algoritmos de otimização populacional: sistema imune micro-artificial (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS)

Este artigo fala sobre um método de otimização baseado nos princípios de funcionamento do sistema imunológico do organismo — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — uma modificação do AIS. O Micro-AIS utiliza um modelo mais simples do sistema imunológico e operações mais simples de processamento de informações imunológicas. O artigo também aborda as vantagens e desvantagens do Micro-AIS em comparação com o AIS tradicional.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização, combinando as ideias dos algoritmos de otimização de forrageamento bacteriano (BFO) com as técnicas usadas no algoritmo genético (GA), resultando no algoritmo híbrido BFO-GA. Ele utiliza o comportamento de enxameamento das bactérias para a busca global da solução ótima e operadores genéticos para refinar os ótimos locais. Ao contrário do BFO original, as bactérias agora podem mutar e herdar genes.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: algoritmos de estratégias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES e (μ+λ)-ES)
Algoritmos de otimização populacional: algoritmos de estratégias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES e (μ+λ)-ES)

Neste artigo, vamos falar sobre um grupo de algoritmos de otimização conhecidos como "Estratégias Evolutivas" (Evolution Strategies ou ES). Eles são alguns dos primeiros algoritmos que usam princípios de evolução para encontrar soluções ótimas. Vamos mostrar as mudanças feitas nas versões clássicas das ES, além de revisar a função de teste e a metodologia de avaliação dos algoritmos.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)
Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)

Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II
Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II

A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera (Simulated Annealing, SA). Parte I
Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera (Simulated Annealing, SA). Parte I

O algoritmo de simulação de têmpera é uma metaheurística inspirada no processo de têmpera de metais. Neste artigo, realizaremos uma análise detalhada do algoritmo e mostraremos como muitas concepções comuns e mitos em torno deste método de otimização popular e amplamente conhecido podem ser equivocados e incompletos. Anúncio da segunda parte do artigo: "Conheça nosso algoritmo autoral de simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: Método Nelder-Mead (NM)
Algoritmos de otimização populacional: Método Nelder-Mead (NM)

O artigo apresenta um estudo completo do método Nelder-Mead explicando como o simplex — o espaço dos parâmetros da função — muda e se reestrutura a cada iteração para alcançar a solução ótima, e também descreve como melhorar este método.

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Publicado o artigo Algoritmos populacionais de otimização: Evolução diferencial (Differential Evolution, DE)
Algoritmos populacionais de otimização: Evolução diferencial (Differential Evolution, DE)

Neste artigo, falaremos sobre o algoritmo que apresenta os resultados mais contraditórios de todos os examinados anteriormente, o de evolução diferencial (DE).

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: otimização de dinâmica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Algoritmos de otimização populacionais: otimização de dinâmica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)

Neste artigo examinaremos a otimização de dinâmica espiral (SDO), um algoritmo de otimização baseado nos padrões de trajetórias espirais presentes na natureza, como nas conchas de moluscos. O algoritmo proposto pelos autores foi completamente repensado e modificado por mim, e o artigo discutirá por que essas mudanças foram necessárias.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)

Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)
Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)

Neste artigo, vamos explorar outro algoritmo de otimização inspirado pela natureza inanimada, a busca em sistema carregado (CSS). O objetivo deste artigo é apresentar um novo algoritmo de otimização baseado nos princípios da física e mecânica.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)
Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)

O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de evolução da mente (Mind Evolutionary Computation, MEC)
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de evolução da mente (Mind Evolutionary Computation, MEC)

Este artigo discute um algoritmo da família MEC, denominado algoritmo simples de evolução da mente (Simple MEC, SMEC). O algoritmo se destaca pela beleza da ideia subjacente e pela simplicidade de implementação.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado

O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo semelhante ao eletromagnetismo (EM)
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo semelhante ao eletromagnetismo (EM)

O artigo descreve os princípios, os métodos e as possibilidades de aplicação do EM a diferentes problemas de otimização. Ele uma ferramenta de otimização eficiente, capaz de lidar com grandes quantidades de dados e funções multidimensionais.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)

O algoritmo de “mudas, semeadura e crescimento” (Saplings Sowing and Growing up, SSG) é inspirado em um dos organismos mais resistentes do planeta, um exemplo notável de sobrevivência em inúmeras condições.

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Publicado o artigo Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)

Neste artigo, estaremos analisando o algoritmo do macaco (Monkey Algorithm, MA). A habilidade destes animais ágeis para superar obstáculos complexos e atingir as partes mais inacessíveis das árvores foi a inspiração para a concepção do MA.