Andrey Dik / Profil

In this article, we will consider the algorithm that demonstrates the most controversial results of all those discussed previously - the differential evolution (DE) algorithm.

The article presents an optimization algorithm based on the patterns of constructing spiral trajectories in nature, such as mollusk shells - the spiral dynamics optimization (SDO) algorithm. I have thoroughly revised and modified the algorithm proposed by the authors. The article will consider the necessity of these changes.

The article considers an interesting algorithm derived from inanimate nature - intelligent water drops (IWD) simulating the process of river bed formation. The ideas of this algorithm made it possible to significantly improve the previous leader of the rating - SDS. As usual, the new leader (modified SDSm) can be found in the attachment.

In this article, we will consider another optimization algorithm inspired by inanimate nature - Charged System Search (CSS) algorithm. The purpose of this article is to present a new optimization algorithm based on the principles of physics and mechanics.

The article discusses Stochastic Diffusion Search (SDS), which is a very powerful and efficient optimization algorithm based on the principles of random walk. The algorithm allows finding optimal solutions in complex multidimensional spaces, while featuring a high speed of convergence and the ability to avoid local extrema.

The article considers the algorithm of the MEC family called the simple mind evolutionary computation algorithm (Simple MEC, SMEC). The algorithm is distinguished by the beauty of its idea and ease of implementation.

The article presents a detailed description of the shuffled frog-leaping (SFL) algorithm and its capabilities in solving optimization problems. The SFL algorithm is inspired by the behavior of frogs in their natural environment and offers a new approach to function optimization. The SFL algorithm is an efficient and flexible tool capable of processing a variety of data types and achieving optimal solutions.

Makale, elektromanyetizma benzeri algoritmanın (EM) ilkelerini, yöntemlerini ve çeşitli optimizasyon problemlerinde kullanım olanaklarını açıklamaktadır. EM algoritması, büyük miktarda veri ve çok boyutlu fonksiyonlarla çalışabilen verimli bir optimizasyon aracıdır.

Fidan dikimi ve büyütme (SSG) algoritması, çok çeşitli koşullarda hayatta kalmak için olağanüstü yetenek gösteren gezegendeki en dirençli organizmalardan birinden esinlenmiştir.

Bu makalede, maymun algoritması (MA) optimizasyon algoritmasını ele alacağız. Bu hayvanların zorlu engelleri aşma ve en ulaşılmaz ağaç tepelerine ulaşma yeteneği, MA algoritması fikrinin temelini oluşturmuştur.

Bu makalede, mükemmel ses uyumunu bulma sürecinden esinlenen en güçlü optimizasyon algoritması olan armoni aramayı (HS) inceleyecek ve test edeceğiz. Peki şu anda sıralamamızda lider olan algoritma hangisi?

GSA, cansız doğadan ilham alan bir popülasyon optimizasyon algoritmasıdır. Algoritmada uygulanan Newton'un yerçekimi yasası sayesinde, fiziksel cisimlerin etkileşimini modellemenin yüksek güvenilirliği, gezegen sistemlerinin ve galaktik kümelerin büyüleyici dansını gözlemlememize olanak tanır. Bu makalede, en ilginç ve orijinal optimizasyon algoritmalarından birini ele alacağız. Uzay nesnelerinin hareket simülatörü de sağlanmıştır.

E. coli bakterisinin yiyecek arama stratejisi, bilim insanlarına BFO optimizasyon algoritmasını yaratmaları için ilham vermiştir. Algoritma, optimizasyona yönelik orijinal fikirler ve umut verici yaklaşımlar içermekte olup daha fazla çalışmaya değerdir.

Yabancı otların çok çeşitli koşullarda hayatta kalma konusundaki şaşırtıcı yeteneği, güçlü bir optimizasyon algoritması için bir fikir haline gelmiştir. IWO, daha önce incelenenler arasındaki en iyi algoritmalardan biridir.