文章 "种群优化算法：鲸鱼优化算法（WOA）"

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鲸鱼优化算法（WOA）是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法，即鲸鱼在猎物周围制造气泡，然后以螺旋运动的方式攻击猎物。

鲸鱼优化算法（WOA）是由Mirjalili和Lewis于2016年提出的一种元启发式优化算法。该算法的灵感来源于鲸鱼的狩猎行为。

鲸鱼采用多种狩猎策略，包括“气泡网”（bubble net）和“螺旋穿透”（spiral penetration）。在“气泡网”策略中，鲸鱼通过制造一个气泡“网”来包围猎物，使猎物迷惑和害怕。而在“螺旋穿透”策略中，鲸鱼以螺旋运动从海洋深处上升，以捕获猎物。

这些狩猎策略在WOA算法中被抽象地建模。在WOA算法中，“鲸鱼”代表优化问题的解决方案，而“狩猎”则代表寻找最优解的过程。

作者：Andrey Dik

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局部多核优化的变体：

1. 在图表上启动 Expert Advisor-Tester。
2. 它会打开多个带有顾问阅读器（本系列文章中的优化算法）的图表：代理。
3. 步骤 1 中的专家顾问从步骤 2 中的专家顾问接收实时数据。

如果您足够努力，也许可以做出这样的方案。

[Andrey Dik]

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局部多核优化的一种变体：

1. 在图表上启动 Expert Advisor-Tester。
2. 它会打开多个带有顾问阅读器（本系列文章中的优化算法）的图表：代理。
3. 步骤 1 中的专家顾问从步骤 2 中的专家顾问接收实时数据。

如果您足够努力，也许可以做出这样的方案。

是的，可以，前提是每个图表都在单独的线程中运行。我试过了，但图表挂起，可能是因为我是在脚本中而不是在智能交易系统中完成的。我还没有完全研究过这个问题。

我知道一个完全可行的方案是在人员优化器的内核-代理上并行，它只搜索一个单一的计数器，图表上的顾问向代理集提供信息，并带回 FF 的结果。