Все (пока нет) о Стратегический тестировщик, Оптимизация и Облако - страница 10

[Sergey Golubev]

Алгоритмы популяционной оптимизации: Алгоритм светлячка (FA)

Природа всегда была источником вдохновения для многих метаэвристических алгоритмов. Ей удавалось находить решения проблем без подсказок, основываясь на индивидуальном опыте. Естественный отбор и выживание сильнейших были основной мотивацией для создания ранних метаэвристических алгоритмов. В природе животные общаются друг с другом различными способами. Светлячки используют свою способность мигать для общения. Существует около 2000 видов светлячков со своими особыми узорами мигания.

Существует два варианта алгоритмов оптимизации популяции, вдохновленных поведением светлячков: алгоритм светлячка и алгоритм оптимизации роя светлячков (GSO). Основное различие между светлячком и светлячками заключается в том, что последние бескрылые. В этой статье мы рассмотрим первый тип алгоритма оптимизации.

[Sergey Golubev]

Расчет PR для агентов

ближайшего облачного сервера

процент сетевых потерь

Это позволило резко сократить задержки от того, что часть задач попадала к откровенно тормозящим агентам, которые задерживали все вычисления.

В настоящее время распределением задач занимаются три облачных сервера в США, Германии и России, что позволило значительно снизить задержки в сети и ускорить доставку данных. Некоторым экспертам требуется репликация объемом в сотни гигабайт, а для тех, кто преуспевает, - более терабайта.

и -

Справка по MetaTrader 5 → Облачная сеть MQL5 → Расчет цены

-----------------

Подробнее об этом:

Помощь MetaTrader 5 → MQL5 Cloud Network → Как участвовать - Ограничения участия на MQL5 Cloud Network

[Sergey Golubev]

Алгоритмы оптимизации популяции: Алгоритм летучей мыши (BA)

Летучие мыши - удивительные животные. Ученые считают, что первые летучие мыши появились 65-100 миллионов лет назад, живя бок о бок с динозаврами.

Алгоритм летучей мыши (Летучей мыши) - это эвристический алгоритм, представленный Яном в 2010 году, который имитирует эхолокационное поведение летучих мышей для выполнения глобальной оптимизации.
BA - это новый и современный роеподобный алгоритм, который осуществляет процесс поиска с использованием искусственных летучих мышей в качестве поисковых агентов, имитирующих естественную громкость звукового импульса и частоту излучения настоящих летучих мышей.

[Sergey Golubev]

Алгоритмы оптимизации популяций: Оптимизация инвазивных сорняков (IWO)

Метаэвристический алгоритм инвазивных сорняков - это популяционный алгоритм оптимизации, который находит общий оптимум оптимизируемой функции, имитируя совместимость и случайность колонии сорняков.
Алгоритм оптимизации сорняков относится к вдохновленным природой популяционным алгоритмам и отражает поведение сорняков на ограниченной территории в борьбе за выживание в течение ограниченного количества времени.

[Sergey Golubev]

Алгоритмы популяционной оптимизации: Bacterial Foraging Optimization (BFO)

Алгоритм Bacterial Foraging Optimization (BFO) - это увлекательный метод оптимизации, который может быть использован для поиска приближенных решений чрезвычайно сложных или невозможных задач максимизации/минимизации числовых функций.
Алгоритм широко известен как алгоритм глобальной оптимизации для распределенной оптимизации и управления.

[Sergey Golubev]

Алгоритмы оптимизации популяций: гармоничный поиск (HS)

Метод гармоничного поиска (HS) - это новый метаэвристический алгоритм оптимизации, который в последнее десятилетие используется для решения множества сложных задач. Алгоритм гармоничного поиска (HS) был впервые предложен в 2001 году З. В. Гимом. Метод HS вдохновлен основополагающими принципами музыкальной импровизации и поиска музыкальной гармонии. Комбинации идеальной гармонии звуков сопоставляются с глобальным экстремумом в задаче многомерной оптимизации, а процесс музыкальной импровизации - с поиском экстремума.

[Sergey Golubev]

Алгоритмы оптимизации популяции: Алгоритм гравитационного поиска (GSA)

Алгоритм гравитационного поиска (GSA) был предложен Э. Рашеди для решения задач оптимизации, особенно нелинейных, на основе принципов закона тяготения Ньютона. В предложенном алгоритме частицы рассматриваются как объекты, а их производительность оценивается с учетом их масс.

[Sergey Golubev]

Алгоритмы оптимизации популяции: Алгоритм обезьяны (MA)

Алгоритм Обезьяны (МА) - это метаэвристический алгоритм поиска. В этой статье будут описаны основные компоненты алгоритма и представлены решения для подъема (движения вверх), локального прыжка и глобального прыжка. Алгоритм был предложен Р. Чжао и В. Тангом в 2007 году. Алгоритм моделирует поведение обезьян, которые перемещаются и прыгают по горам в поисках пищи. Предполагается, что обезьяны исходят из того, что чем выше гора, тем больше пищи на ее вершине.

[Alain Verleyen]

Комментарии, не относящиеся к данной теме, были перемещены в раздел "_Мусор_ форума".

[Alain Verleyen]

Комментарии, не относящиеся к данной теме, были перемещены в раздел "_Мусор_ форума".