文章 "非洲水牛优化（ABO）"

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本文介绍了非洲水牛优化（ABO）算法，这是一种于2015年开发的元启发式方法，基于这些动物的独特行为。文章详细描述了算法实现的各个阶段及其在解决复杂问题时的效率，这使得它成为优化领域中一个有价值的工具。

非洲水牛优化（ABO）算法是一种受这些动物在野外独特行为启发的元启发式方法。ABO算法是由科学家Julius Beneoluchi Odili和Mohd Nizam Kahar于2015年开发的，基于非洲水牛的社会互动和生存策略。

非洲水牛以其群体防御能力和寻找食物和水源的协调能力而闻名。这些动物生活在大型群体中，这为它们提供了抵御捕食者的保护，并帮助它们形成紧密的群体，由成年个体照顾幼崽和弱者。当受到捕食者攻击时，水牛展现出令人印象深刻的协调技能：它们可以围绕群体中的弱势成员形成一个圆圈，或者联合起来攻击敌人。

ABO算法的基本原则反映了水牛行为的关键方面。首先，是沟通：水牛使用声音信号来协调它们的行为，在算法中对应于智能体之间的信息交换。其次，是学习：水牛从自己的经验和群体中其他成员的经验中学习，这在算法中是通过根据收集到的信息更新智能体的位置来实现。


作者：Andrey Dik

 
非常有趣的文章。
感谢安德鲁的辛勤工作和贡献。
期待您能在文章中介绍跳跃蚱蜢和攻击豹的优化方法。
 

作者写得非常好！作为这个主题的绝对 "傻瓜"，我对有这么多不同的优化方法感到惊讶。也许还有珍珠按钮？))

安德烈，请告诉我，可视化是在什么软件中完成的（例如，森林测试函数的 ABO） ????。也许在什么地方提到过，但我错过了.....。

下一篇文章是关于印度大象还是墨西哥土司？))

 
Nikolai Semko #:
非常有趣的文章。
感谢 Andrei 的劳动和贡献。
期待您能发表有关 "跳跃蚱蜢 "和 "攻击豹 "优化方法的文章。

谢谢你，尼古拉，谢谢你的美言。

我还没听说过有关 "跳跃蚱蜢 "算法的内容，但似乎有一些关于 "猫 "的内容：豹优化算法（POA）和山狮算法（MLA）。如果我能找到足以再现这些搜索策略逻辑的描述，我可能会考虑这些算法。

 
Denis Kirichenko #:

作者写得非常好！作为这个主题的绝对 "傻瓜"，我对有这么多不同的优化方法感到惊讶。也许还有珍珠按钮？))

安德烈，请告诉我，可视化是在什么软件中完成的（例如，森林测试函数的 ABO） ????。也许在什么地方提到过，但我错过了....。

下一篇文章是关于印度象还是墨西哥大象？))

谢谢你，丹尼斯。

我在 mql5.com 上的文章只使用 MQL5 语言，可视化是使用标准工具在 MT5 中构建的。所有源代码都在文章附件中，您可以复制我的结果。

 
我的一些文章中隐藏着 "复活节提示"，但迄今为止还没有被读者发现。
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