文章 "神经类群优化算法 (NOA)" 新评论 MetaQuotes 2026.02.03 07:09 新文章 神经类群优化算法 (NOA)已发布： 一种新的生物启发的优化元启发式算法——NOA（Neuroboids Optimization Algorithm，神经类群优化算法），结合了集体智能和神经网络的原理。与传统方法不同，该算法使用了一个由具备自学习能力的“神经类群（neuroboids）”组成的群体，每个神经类群都拥有自己的神经网络，能够实时调整其搜索策略。本文揭示了该算法的架构、代理的自学习机制，以及这种混合方法在解决复杂优化问题方面的应用前景。 想象一下，雨后你在花园里散步。蚯蚓无处不在——这是一种具有简单神经系统的简单生物。它们不具备我们意义上的“思考”能力，但却能以某种方式穿越复杂地形，躲避危险，寻找食物和伴侣。它们微小的大脑只包含几千个神经元，却已生存了数百万年。神经类群的想法正是这样诞生的。 如果我们把蚯蚓的简单性与集体智能的力量结合起来会怎样？在自然界中，简单生物共同努力时能取得令人难以置信的成果——蚂蚁建造复杂的巢穴，蜜蜂在采集花蜜时解决优化问题，鸟群在没有中央控制的情况下形成复杂的动态结构。 我的神经类群就像这些蚯蚓。每个都有自己的小型神经网络——不是具有数百万参数的庞大架构，而只是在输入和输出端有几个神经元。它们不了解整个搜索空间，只看到自己的局部环境。当一条蚯蚓找到一块富含养分的肥沃土壤时，其他的会逐渐向那个地点聚集。但它们并非盲目跟随——每个都保持自己的个性，自己的移动策略。神经类群不需要了解优化背后的所有数学原理。它们通过试错来独自学习。当其中一个找到好的解决方案时，其他的不只是复制其坐标，而是学习理解为什么这个解决方案好以及如何自己到达那里。 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 神经类群优化算法 (NOA)已发布：
想象一下，雨后你在花园里散步。蚯蚓无处不在——这是一种具有简单神经系统的简单生物。它们不具备我们意义上的“思考”能力，但却能以某种方式穿越复杂地形，躲避危险，寻找食物和伴侣。它们微小的大脑只包含几千个神经元，却已生存了数百万年。神经类群的想法正是这样诞生的。
如果我们把蚯蚓的简单性与集体智能的力量结合起来会怎样？在自然界中，简单生物共同努力时能取得令人难以置信的成果——蚂蚁建造复杂的巢穴，蜜蜂在采集花蜜时解决优化问题，鸟群在没有中央控制的情况下形成复杂的动态结构。
我的神经类群就像这些蚯蚓。每个都有自己的小型神经网络——不是具有数百万参数的庞大架构，而只是在输入和输出端有几个神经元。它们不了解整个搜索空间，只看到自己的局部环境。当一条蚯蚓找到一块富含养分的肥沃土壤时，其他的会逐渐向那个地点聚集。但它们并非盲目跟随——每个都保持自己的个性，自己的移动策略。神经类群不需要了解优化背后的所有数学原理。它们通过试错来独自学习。当其中一个找到好的解决方案时，其他的不只是复制其坐标，而是学习理解为什么这个解决方案好以及如何自己到达那里。
作者：Andrey Dik