Обсуждение статьи "Алгоритм Стрекозы — Dragonfly Algorithm (DA)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Алгоритм Стрекозы — Dragonfly Algorithm (DA):

В данной статье рассмотрим алгоритм стрекозы (Dragonfly Algorithm, DA), вдохновлённый коллективным поведением стрекоз в природе — их способностью координировать полёт в стае, избегая столкновений, следуя за добычей и уклоняясь от хищников. Разберём, как пять простых поведенческих правил и адаптивный механизм перехода от исследования к эксплуатации реализуются на MQL5, и проверим алгоритм на нашем тестовом стенде.

Рассмотрим еще один из современных метаэвристических популяционных методов, алгоритм стрекозы, для целей наших оптимизационных задач. Стрекозы — одни из самых эффектных летающих насекомых, существующих на планете почти 300 миллионов лет. Их уникальная способность к маневрированию в воздухе — зависание, мгновенная смена направления, полёт в шести степенях свободы — давно привлекала внимание исследователей. Однако для области метаэвристической оптимизации особый интерес представляет не аэродинамика отдельной стрекозы, а коллективное поведение роёв.

В 2015 году Сейедали Мирджалили (Seyedali Mirjalili) предложил алгоритм Dragonfly Algorithm (DA), который моделирует два типа роевого поведения стрекоз: статическое и динамическое. Статический рой формируется при охоте — стрекозы собираются в небольшие группы, перемещаясь над ограниченной территорией в поисках добычи. Динамический рой возникает при миграции — большие группы движутся в одном направлении на значительные расстояния. Эти два режима естественным образом соответствуют двум фундаментальным фазам оптимизации: exploitation (эксплуатация найденных решений) и exploration (исследование нового пространства).

Автор: Andrey Dik