Andrey Dik / Perfil

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.

Este trabalho apresenta uma análise da interação entre diferentes funções de ativação e algoritmos de otimização no contexto do treinamento de redes neurais. A atenção principal está voltada para a comparação entre o ADAM clássico e sua versão populacional ao lidar com uma ampla gama de funções de ativação, incluindo as funções oscilatórias ACON e Snake. Mediante uma arquitetura MLP minimalista (1-1-1) e um único exemplo de treino, isola-se a influência das funções de ativação no processo de otimização, eliminando interferências de outros fatores. Propomos um método de controle dos pesos da rede por meio dos limites das funções de ativação e um mecanismo de reflexão de pesos, permitindo evitar problemas de saturação e estagnação no aprendizado.

Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.