文章 "种群优化算法：萤火虫算法（FA）"
感谢您发布研究成果！
我喜欢您的研究成果和评估方法，但是否有办法在 MT5 EA 优化器中使用这种优化技术？
我从实际出发，想知道如何使用这项新研究来优化更好、更稳定的 EA。
非常感谢！
https://www.mql5.com/en/search#!keyword=self-optimization&module=mql5_module_articles
据我所知，MQL5 智能交易系统中的自我优化主题尚未完全公开。也许我应该尝试使用我文章中的一种优化算法写一篇关于这个主题的文章。
Andrey Dik #:
https://www.mql5.com/en/search#!keyword=self-optimization&module=mql5_module_articles
据我所知，MQL5 的智能交易系统中的自我优化主题尚未完全公开。也许我应该尝试使用我文章中的一种优化算法写一篇关于此主题的文章。
感谢您的提示。
嗯，我基本上期望的是一种使用不同优化算法运行优化器的方法（现在我一直使用 "基于遗传的快速算法"）。
而这看起来更像是一个脚本/程序，在底层完成所有工作。不过，我不确定我的理解是否正确。
如果能用一些自定义类来实现度量计算（结果：浮点）和之前 N 次运行的探索决策，从而取代 "基于遗传的快速算法"，那就太好了。
新文章 种群优化算法：萤火虫算法（FA）已发布：
在本文中，我将研究萤火虫算法（FA）优化方法。 致谢优化修订，该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。
萤火虫算法基于真实萤火虫的闪烁特性，有三条规则。 规则如下：
最初，在算法开始时，所有萤火虫都随机分散在整个搜索空间当中。 然后，该算法根据两个阶段判定最佳分区：
现在，我们可以更详尽地深入了解萤火虫优化的复杂性。 该算法本质上如图例 1 所示。
作者：Andrey Dik