文章 "种群优化算法：鸟群算法（BSA）" 新评论 MetaQuotes 2024.10.29 11:01 新文章 种群优化算法：鸟群算法（BSA）已发布： 本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法（BSA）。BSA中的个体采用不同的搜索策略，包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换，使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。 鸟群算法（Bird Swarm Algorithm，简称BSA）是一种令人兴奋的受生物启发的进化算法，是基于鸟群社会互动和行为的群体智能。BSA由Meng及其同伴于2015年开发，是一种独特的优化方法，它结合了鸟类行为的三个关键方面：飞行、觅食和警戒。在电子鸟群中，每只“鸟”都有各自的战术和策略，由此诞生了一个充满算法智能和创造力的独特的集体交互系统。在这里，重要的不仅是个人的努力，还有在追求优化这一共同目标过程中的相互合作、交流和支持。 在BSA中，不同的个体可能采用不同的搜索策略。鸟类可以在飞行、警戒和觅食行为之间随机切换。该仿生设计算法包括基于全局适应度和个体适应度的觅食策略。鸟类也会尝试向种群中心移动（这可能会与其他鸟类产生竞争）或远离鸟群。鸟类的行为包括常规的飞行和迁徙，以及在生产者（给予者）和乞讨者（接受者）角色之间进行切换。在BSA中，每一次迭代，每个个体都有自己的搜索策略，这使得该算法具有多面性，并能够充分发挥其作用。 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：鸟群算法（BSA）已发布：
本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法（BSA）。BSA中的个体采用不同的搜索策略，包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换，使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。
鸟群算法（Bird Swarm Algorithm，简称BSA）是一种令人兴奋的受生物启发的进化算法，是基于鸟群社会互动和行为的群体智能。BSA由Meng及其同伴于2015年开发，是一种独特的优化方法，它结合了鸟类行为的三个关键方面：飞行、觅食和警戒。在电子鸟群中，每只“鸟”都有各自的战术和策略，由此诞生了一个充满算法智能和创造力的独特的集体交互系统。在这里，重要的不仅是个人的努力，还有在追求优化这一共同目标过程中的相互合作、交流和支持。
在BSA中，不同的个体可能采用不同的搜索策略。鸟类可以在飞行、警戒和觅食行为之间随机切换。该仿生设计算法包括基于全局适应度和个体适应度的觅食策略。鸟类也会尝试向种群中心移动（这可能会与其他鸟类产生竞争）或远离鸟群。鸟类的行为包括常规的飞行和迁徙，以及在生产者（给予者）和乞讨者（接受者）角色之间进行切换。在BSA中，每一次迭代，每个个体都有自己的搜索策略，这使得该算法具有多面性，并能够充分发挥其作用。
作者：Andrey Dik