Andrey Dik
Andrey Dik
4.4 (26)
  • Bilgiler
12+ yıl
deneyim
5
ürünler
87
demo sürümleri
15
işler
0
sinyaller
0
aboneler
I WILL CONSIDER PROPOSALS FOR THE PUBLICATION OF A BOOK (TEXTBOOK) ON OPTIMIZATION ALGORITHMS.

A group for communication on optimization and free product testing://t.me/+vazsAAcney4zYmZi
Attention! My Telegram doppelgangers have appeared, my real nickname is @JQS_aka_Joo

My github with optimization algorithms: https://github.com/JQSakaJoo/Population-optimization-algorithms-MQL5

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.
⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
My Products:
https://www.mql5.com/en/users/joo/seller

Recommended Brokers:
https://rbfxdirect.com/ru/lk/?a=dnhp
Andrey Dik
"Population optimization algorithms: Shuffled Frog-Leaping algorithm (SFL)" makalesini yayınladı
Population optimization algorithms: Shuffled Frog-Leaping algorithm (SFL)

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.

4
Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Elektromanyetizma benzeri algoritma (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Elektromanyetizma benzeri algoritma (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)

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.

Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Fidan dikimi ve büyütme (Saplings Sowing and Growing up, SSG)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Fidan dikimi ve büyütme (Saplings Sowing and Growing up, SSG)

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

Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Maymun algoritması (Monkey Algorithm, MA)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Maymun algoritması (Monkey Algorithm, MA)

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.

Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Armoni arama (Harmony Search, HS)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Armoni arama (Harmony Search, HS)

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?

Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yerçekimsel arama algoritması (Gravitational Search Algorithm, GSA)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yerçekimsel arama algoritması (Gravitational Search Algorithm, GSA)

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.

Andrey Dik
Andrey Dik
AO Core is now available for MT4!
The product has been updated to version 1.6 (including for MT5), in which the already incredible search capabilities have become even cooler! Owners of purchased licenses for AO Core can always be sure that they have the best solution search thanks to the author's constant research in the field of optimization. Follow my news and read my articles, I wish you all success in all your endeavors!
Andrey Dik
Andrey Dik
AO Core:
1. Increased the speed of the library.
2. The scheme of checking for duplicates has been improved.
https://www.mql5.com/ru/market/product/92455
Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Bakteri yiyecek arama optimizasyonu (Bacterial Foraging Optimization, BFO)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Bakteri yiyecek arama optimizasyonu (Bacterial Foraging Optimization, BFO)

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.

Andrey Dik
Andrey Dik
Новый продукт AO Core (основан на hybrid metaheuristic algorithm - HMA) - безграничные возможности оптимизации! Воспользуйтесь подпиской на 1 месяц за 30$, чтобы попробовать библиотеку а заодно и решить все Ваши самые сложные задачи оптимизации.
https://www.mql5.com/ru/market/product/92455
Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: İstilacı yabancı ot optimizasyonu (Invasive Weed Optimization, IWO)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: İstilacı yabancı ot optimizasyonu (Invasive Weed Optimization, IWO)

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.

Andrey Dik ürün yayınladı
Değerlendirmeler: 3
120.00 USD

AO Core is the core of the optimization algorithm, it is a library built on the author's HMA (hybrid metaheuristic algorithm) algorithm. Pay attention to the MT5 Optimization Booster product , which makes it very easy to manage the regular MT5 optimizer . An example of using AO Core is described in the article: https://www.mql5.com/ru/articles/14183 https://www.mql5.com/en/blogs/post/756510 This hybrid algorithm is based on a genetic algorithm and contains the best qualities and properties of

Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yarasa algoritması (Bat Algorithm, BA)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yarasa algoritması (Bat Algorithm, BA)

Bu makalede, düzgün fonksiyonlar üzerinde iyi yakınsama gösteren yarasa algoritmasını inceleyeceğiz.

Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA)

Bu makalede ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA) optimizasyon yöntemini ele alacağız. Yapılan değişiklik sayesinde algoritma, dışarıdan bakan bir oyuncudan gerçek bir derecelendirme tablosu liderine dönüştü.

Andrey Dik
"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS)" makalesini yayınladı
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS)

Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS) algoritması, %80'e varan çoğunluğu türdeş organize topluluklar halinde yüzen balıkların sürü içerisindeki davranışlarından esinlenen yeni bir optimizasyon algoritmasıdır. Balık kümelerinin, yiyecek arama ve avcılardan korunma verimliliğinde önemli bir rol oynadığı kanıtlanmıştır.