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Optimización con el juego del caos — Game Optimization (CGO)
Optimización con el juego del caos — Game Optimization (CGO)
Hoy presentamos el nuevo algoritmo metaheurístico de Chaos Game Optimisation (CGO), que demuestra una capacidad única para mantener una alta eficiencia al trabajar con problemas de alta dimensionalidad. A diferencia de la mayoría de los algoritmos de optimización, el CGO no solo no pierde rendimiento, sino que a veces incluso lo aumenta cuando se escala el problema, lo cual supone su característica clave.
Algoritmo de optimización del billar — Billiards Optimization Algorithm (BOA)
Algoritmo de optimización del billar — Billiards Optimization Algorithm (BOA)
El método BOA, inspirado en el clásico juego del billar, modela el proceso de búsqueda de soluciones óptimas como un juego de bolas que intentan acertar en las troneras que representan los mejores resultados. En este artículo revisaremos los fundamentos del BOA, su modelo matemático y su eficacia para resolver diversos problemas de optimización.
Algoritmo del restaurador de éxito — Successful Restaurateur Algorithm (SRA)
Algoritmo del restaurador de éxito — Successful Restaurateur Algorithm (SRA)
El algoritmo del restaurador de éxito (SRA) es un innovador método de optimización inspirado en los principios de la gestión de restaurantes. A diferencia de los enfoques tradicionales, el SRA no descarta las soluciones débiles, sino que las mejora combinándolas con elementos de las que han tenido éxito. El algoritmo muestra resultados competitivos y ofrece una nueva perspectiva sobre el equilibrio entre investigación y explotación en los problemas de optimización.
Algoritmo de optimización de neuroboides — Neuroboids Optimization Algorithm (NOA)
Algoritmo de optimización de neuroboides — Neuroboids Optimization Algorithm (NOA)
Hoy hablaremos de una nueva metaheurística de optimización inspirada en la naturaleza: el NOA (Neuroboids Optimisation Algorithm), que combina principios de inteligencia colectiva y redes neuronales. A diferencia de los métodos clásicos, el algoritmo usa una población de "neuroboides" autodidactas, cada uno con su propia red neuronal que adapta la estrategia de búsqueda en tiempo real. En el artículo se revela la arquitectura del algoritmo, los mecanismos de autoaprendizaje de los agentes y las perspectivas de aplicación de este enfoque híbrido a problemas complejos de optimización.
Algoritmo de optimización de neuroboides 2 — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2)
Algoritmo de optimización de neuroboides 2 — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2)
El nuevo algoritmo de optimización de autor, NOA2 (Neuroboids Optimisation Algorithm 2), combina los principios de la inteligencia de enjambre con el control neuronal. El NOA2 combina la mecánica del comportamiento de los enjambres de neuroboids con un sistema neuronal adaptativo que permite a los agentes ajustar de forma autónoma su comportamiento a medida que buscan un óptimo. El algoritmo se está desarrollando activamente y muestra potencial para resolver problemas complejos de optimización.
Simulación de mercado (Parte 07): Sockets (I)
Simulación de mercado (Parte 07): Sockets (I)
Sockets. ¿Sabes para qué sirven o cómo usarlos en MetaTrader 5? Si la respuesta es no, comencemos aprendiendo un poco sobre ellos. Este artículo trata de lo más básico. Pero, como existen diversas maneras de hacer lo mismo, y lo que realmente nos interesa es siempre el resultado, quiero mostrar que sí, existe una forma sencilla de pasar datos desde MetaTrader 5 hacia otros programas, como, por ejemplo, Excel. Sin embargo, la idea principal no es transferir datos de MetaTrader 5 a Excel, sino hacer lo contrario. Es decir, transferir datos desde Excel, o desde cualquier otro programa, hacia MetaTrader 5.
Simulación de mercado (Parte 19): Iniciando SQL (II)
Simulación de mercado (Parte 19): Iniciando SQL (II)
Como expliqué en el primer artículo sobre SQL, no tiene sentido que pierdas el tiempo programando rutinas para conseguir hacer algo que SQL ya incluye. Sin embargo, si no sabes lo más básico, no lograrás hacer nada con SQL para aprovechar lo que esta herramienta tiene para ofrecernos. Por ello, en este artículo veremos cómo ejecutar tareas fundamentales en bases de datos.
Simulación de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Simulación de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Implementar la parte que se ejecutará aquí en MetaTrader 5 no es complicado. Pero hay diversos aspectos a los que hay que prestar atención. Esto es para que tú, querido lector, consigas hacer que el sistema funcione de verdad. Recuerda una cosa: no se ejecutará un único programa. En realidad, estarás ejecutando tres programas a la vez. Es importante que cada uno se implemente y se construya de forma que trabajen y se comuniquen entre sí. Es crucial que cada uno sepa qué está intentando o deseando hacer el otro.
Simulación de mercado (Parte 18): Iniciando SQL (I)
Simulación de mercado (Parte 18): Iniciando SQL (I)
Da igual si vamos a usar uno u otro programa de SQL, ya sea MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL o cualquier otro. Todos tienen algo en común. Ese algo en común es el lenguaje SQL. Aunque no vayas a usar una WorkBench, podrás manipular o trabajar con una base de datos directamente en MetaEditor o a través de MQL5 para hacer cosas en MetaTrader 5, pero necesitarás tener conocimientos de SQL. Así que aquí aprenderemos, al menos, lo básico.