Andrey Dik / 个人资料

本文介绍了一个独特的实验，旨在研究群体优化算法在群体多样性较低时有效逃脱局部最小值并达到全局最大值的能力。朝着这个方向努力将进一步了解哪些特定算法可以使用用户设置的坐标作为起点成功地继续搜索，以及哪些因素会影响它们的成功。

该文章代表了一种独特的研究尝试，旨在将多种群体算法组合成一个类，以简化优化方法的应用。这种方法不仅为开发新算法（包括混合变体）开辟了机会，而且还创建了一个通用的基本测试平台。它成为根据特定任务选择最佳算法的关键工具。

文章讨论了使用优化算法即时查找最佳 EA 参数，以及交易操作和 EA 逻辑虚拟化的实际问题。这篇文章可作为在 EA 中实现优化算法的指导。

这是上一篇研究社群概念文章的延续。本文使用迁徙和记忆算法探讨社群的演化。结果将有助于理解社区系统的演化，并将其应用于优化和寻找解。

我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。

在本文中，我们将继续研究二进制遗传算法（BGA），它模拟自然界生物遗传物质中发生的自然过程。

在本文中，我们将探讨二进制遗传和其它种群算法中所用的各种方法。我们将见识到算法的主要组成部分，例如选择、交叠和突变，以及它们对优化的影响。此外，我们还将研究数据表示方法，及其对优化结果的影响。

本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统（Micro-AIS） - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型，和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。

本文释义了一种解决优化问题的新方式，即把细菌觅食优化（BFO）算法和遗传算法（GA）中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解，并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同，细菌现在可以突变，并继承基因。

本文研究一套称为进化策略（ES）的优化算法。它们是最早使用进化原理来寻找最优解的种群算法之一。我们将针对传统的 ES 变体实现变更，并修改算法的测试函数和测试台方法。

本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验，会用到智能头足类生物（SC）测试算法，从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。

第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换，将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火（SIA）。

模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）算法。

本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。

在本文中，我们将讨论在前面讨论过的所有算法中最有争议的算法 - 差分进化算法（Differential Evolution，DE）。

文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。

文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。