文章 "种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism）" 新评论 MetaQuotes 2023.08.29 10:00 新文章 种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism）已发布： 本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。 类电磁（ЕМ）算法是一种相对较新的元启发式搜索算法，基于物理空间中电磁粒子行为的模拟，由 I. Birbil 和 S.С. Fang 于 2003 年首次引入。 它被描述为一种群体的进化算法，具有随机噪声和基于电磁的带电粒子之间相互作用。 该算法的灵感来自电磁学理论中电荷的吸引和排斥机制，用于在连续域中不受限制地求解非线性优化问题。 由于其能够解决复杂的全局优化问题，EM 在许多领域被广泛用作优化工具。 作者：Andrey Dik 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism）已发布：
本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。
类电磁（ЕМ）算法是一种相对较新的元启发式搜索算法，基于物理空间中电磁粒子行为的模拟，由 I. Birbil 和 S.С. Fang 于 2003 年首次引入。 它被描述为一种群体的进化算法，具有随机噪声和基于电磁的带电粒子之间相互作用。
该算法的灵感来自电磁学理论中电荷的吸引和排斥机制，用于在连续域中不受限制地求解非线性优化问题。 由于其能够解决复杂的全局优化问题，EM 在许多领域被广泛用作优化工具。
作者：Andrey Dik