Andrey Dik / 个人资料

В статье описан инновационный подход в области оптимизации, сочетающий пространственную конкуренцию решений с адаптивным сужением пространства поиска, делая Battle Royale Optimizer перспективным инструментом для финансового анализа.

The new proprietary optimization algorithm NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) combines the principles of swarm intelligence with neural control. NOA2 combines the mechanics of a neuroboid swarm with an adaptive neural system that allows agents to self-correct their behavior while searching for the optimum. The algorithm is under active development and demonstrates potential for solving complex optimization problems.

本文介绍了一种受万有引力定律启发的中心引力优化（CFO）算法。它探讨了物理引力的原理如何解决优化问题，其中“较重”的解决方案会吸引不太成功的对应物。

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。

成功餐饮经营者算法（SRA）是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同，SRA不会直接淘汰劣质解，而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现，并为平衡探索与利用提供了全新视角。

BOA方法灵感源自经典的台球运动，它将寻求最优解的过程模拟为一场游戏：球体致力于落入代表最佳结果的球袋之中。本文将探讨BOA的基本原理、数学模型及其在解决各类优化问题中的效率。

本文提出了一种新型元启发式算法——混沌博弈优化算法（CGO），该算法在处理高维问题时展现出独特的保持高效率的能力。与大多数优化算法不同，CGO在问题规模扩大时不仅不会降低性能，有时甚至还会提升性能，这便是其关键特性。

我向大家介绍我的新种群优化算法——血液遗传优化算法（Blood Inheritance Optimization，BIO），该算法的灵感源自人类血型遗传系统。在该算法中，每个解都有其自身的“血型”，这一血型决定了其进化方式。正如自然界中，孩子的血型是依据特定规则遗传而来，在BIO算法中，新解通过一套遗传与变异机制来获取自身特性。

本文提出一种基于圆几何特性的新型元启发式优化算法——圆搜索算法（CSA）。该算法通过模拟切线方向上的点移动机制，在解空间中实现全局探索与局部开发的协同优化。

最初的皇冠同花顺优化算法提供了一种解决优化问题的新方法，受到扑克牌原则启发，以基于扇区的方式取代了传统的遗传二进制编码算法。RFO 展现出简化的基本原理如何带来高效、且实用的优化方法。文章呈现了一份详细的算法分析和测试结果。

本文介绍了辩证算法（DA），这是一种受辩证法哲学概念启发的新的全局优化方法。该算法利用了人口中独特的划分，将其分为投机思想者和实践思想者。测试表明，在低维问题上，性能令人印象深刻，高达 98%，整体效率为 57.95%。本文解释了这些度量，并详细描述了算法和不同类型函数的实验结果。

这是我自己的算法。本文表阐述受平行宇宙和时间流概念启发的时间演化旅行算法（TETA）。该算法的基本思路是，尽管传统意义上的时间旅行是不可能的，但我们能够选择一系列事件来导致不同的现实。

本文提出了一种新的群体优化算法——循环孤雌生殖算法（CPA），其灵感源自蚜虫独特的生殖策略。该算法融合了两种生殖机制：孤雌生殖（无性繁殖）与有性生殖，并借助蚜虫的群体结构以及群体间的迁徙能力。算法的核心特点包括：在不同生殖策略之间自适应切换和通过“迁飞”机制实现群体间的信息交换。

本文研究了在神经网络训练背景下，不同激活函数与优化算法之间的相互作用。我们特别关注了经典的 ADAM 算法及其种群版本在处理多种激活函数（包括振荡的 ACON 和 Snake 函数）时的表现。通过使用一个极简的 MLP (1-1-1) 架构和单个训练样本，我们将激活函数对优化的影响与其他因素隔离开来。文章提出了一种通过激活函数边界来管理网络权重的方法，以及一种权重反射机制，这有助于避免训练中的饱和和停滞问题。

本文介绍了大爆炸-大坍缩方法，该方法包含两个关键阶段：随机点的循环生成，以及将这些点压缩至最优解。该方法结合了探索与精炼过程，使我们能够逐步找到更优的解，并开拓新的优化可能性。