文章 "头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类" 新评论 MetaQuotes 2024.10.30 10:11 新文章 头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类已发布： 在本文中，我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化（Brain Storm Optimization，简称BSO）。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下，找到多个最优解。此外，我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。 头脑风暴优化算法（Brain Storm Optimization ，即BSO），是一种受自然现象——头脑风暴启发而诞生的、令人兴奋且富有创新性的群体优化算法。该优化方法利用集体智慧和集体行为准则，是解决复杂问题的一种有效途径。BSO模拟了新观点和解决方案的产生过程，这与小组讨论中的情况类似，这使得它成为在各个领域寻找最优解决方案的一种独特且前景广阔的工具。在本文中，我们将探讨BSO的基本原理、优点以及应用领域。基于种群的方法是解决复杂优化问题的重要工具。然而，在需要找到多个最优解的多模式问题下，现有方法仍具有局限性。本文提出了一种新的优化方法，称为头脑风暴优化方法。现有方法，如小生境技术和聚类方法，通常将种群划分为子种群以搜索多个解。然而，这些方法需要预先确定子种群的数量，这可能存在不确定性，尤其是当最优解的数量事先未知时。头脑风暴优化（BSO）方法通过将目标空间转换为个体，根据坐标进行聚类和更新的空间，来弥补这一不足。与现有方法致力于寻找一个全局最优解不同，BSO方法将搜索过程指向多个“有意义”的解。 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 头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类已发布：
在本文中，我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化（Brain Storm Optimization，简称BSO）。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下，找到多个最优解。此外，我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。
头脑风暴优化算法（Brain Storm Optimization ，即BSO），是一种受自然现象——头脑风暴启发而诞生的、令人兴奋且富有创新性的群体优化算法。该优化方法利用集体智慧和集体行为准则，是解决复杂问题的一种有效途径。BSO模拟了新观点和解决方案的产生过程，这与小组讨论中的情况类似，这使得它成为在各个领域寻找最优解决方案的一种独特且前景广阔的工具。在本文中，我们将探讨BSO的基本原理、优点以及应用领域。
基于种群的方法是解决复杂优化问题的重要工具。然而，在需要找到多个最优解的多模式问题下，现有方法仍具有局限性。本文提出了一种新的优化方法，称为头脑风暴优化方法。
现有方法，如小生境技术和聚类方法，通常将种群划分为子种群以搜索多个解。然而，这些方法需要预先确定子种群的数量，这可能存在不确定性，尤其是当最优解的数量事先未知时。头脑风暴优化（BSO）方法通过将目标空间转换为个体，根据坐标进行聚类和更新的空间，来弥补这一不足。与现有方法致力于寻找一个全局最优解不同，BSO方法将搜索过程指向多个“有意义”的解。
作者：Andrey Dik