Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II"

 

Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II :

Der erste Teil war dem bekannten und beliebten Algorithmus des Simulated Annealing gewidmet. Wir haben ihre Vor- und Nachteile gründlich abgewogen. Der zweite Teil des Artikels ist der radikalen Umgestaltung des Algorithmus gewidmet, die ihn zu einem neuen Optimierungsalgorithmus macht, dem Simulated Isotropic Annealing (SIA).

Die Ergebnisse sind beeindruckend. Außerdem hat sich die Zahl der Parameter um einen verringert.

Die Visualisierung der Funktionsweise des Algorithmus zeigt eine klare Aufteilung in separate Agentengruppen, wobei alle wichtigen lokalen Extrema abgedeckt sind. Das Bild ähnelt der tatsächlichen Kristallisation von erstarrendem Metall. Die ausgezeichnete Konvergenz bei allen Tests, auch bei denen mit vielen Variablen, ist deutlich zu erkennen.

Rastrigin

SIA mit der Testfunktion Rastrigin

Autor: Andrey Dik

 

Ich habe den Eindruck, dass wir den Übergang von der Quantität (Fähigkeiten/Kenntnisse) zur Qualität (verbesserte Algorithmen) miterlebt haben.

Bei den Test-FFs ist das beeindruckend, danke! Wir brauchen FFs in Form von TCs.

 
fxsaber #:

Man hat den Eindruck, dass wir einen Übergang von Quantität (Fähigkeiten/Wissen) zu Qualität (verbesserte Algorithmen) erlebt haben.

Bei den Test-FFs ist das beeindruckend, danke! Wir brauchen FFs in Form von TCs.

Vielen Dank für das Feedback.

Ich wähle zufällig Algorithmen aus, um sie zu untersuchen und zu verbessern, wenn ich eine Gelegenheit sehe. Es gibt also viele modifizierte Algorithmen in der Tabelle, die ich verbessert habe, es ist nur so, dass dieser Algorithmus mehr Verbesserungspotenzial hatte als andere. Natürlich sammelt sich diese Erfahrung an, aber SA in SIA umzuwandeln, lag auf der Hand und ich konnte nicht anders als es zu tun.

 

Was den Handelstest FF betrifft, so können Sie die hier beschriebene Benchmark verwenden. Es gibt eine Auswahl von theoretischen Knien des Zickzackkurses, so dass die maximal mögliche Anzahl von "Gewinnpunkten" erreicht werden würde.

Übrigens wäre es notwendig, UGA im aktuellen OOP-Format zu formalisieren und in die Tabelle aufzunehmen. Sobald ich es in die Hände bekomme, werde ich es tun. Ich habe keinen Zweifel, dass er seinen Platz im oberen Teil der Tabelle einnehmen wird. Ich werde nicht noch einmal einen Artikel über ihn schreiben, sondern ihn einfach zusammen mit den anderen Kollegen in das Archiv aufnehmen.

Генетические алгоритмы - это просто!
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В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.
 
Andrey Dik #:

Für den Trade Test FF können Sie den hier beschriebenen Benchmark verwenden .

Ich würde gerne alle TCs anschließen.

 

fxsaber #:

Brauche FFs in Form von TCs.

Möchte jede Art von TCs verbinden.

Ihr Virtual wird dafür am besten funktionieren (Berechnung der Fitnessfunktion)

 
Wie kann man diese Algorithmen für den Handel oder die Optimierung anwenden? Es gibt einen Test Expert Advisor MACD Sample. Wir würden beschreiben, wie man alle diese Entwicklungen für diesen Expert Advisor anwenden
 
Dmitiry Ananiev MACD Sample. Wir würden für ihn beschreiben, wie man all diese Entwicklungen anwenden kann

Es gibt mehrere Möglichkeiten, sowohl die externe Steuerung der Optimierung als auch die interne Selbstoptimierung von Expert Advisors zu implementieren, auch ohne Verwendung einer DLL. Es gibt mehrere Artikel von anderen Autoren zu diesem Thema.

Ich habe einen separaten Artikel mit Beispielen, wie man AO an einen Expert Advisor schrauben kann, in Entwicklung.

 
Dmitiry Ananiev MACD Sample. Wir würden beschreiben, wie man alle diese Entwicklungen für diesen Expert Advisor anwenden kann
https://www.mql5.com/ru/articles/14183
Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету"
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В статье рассматриваются практические аспекты использования алгоритмов оптимизации для поиска наилучших параметров советников "на лету", виртуализация торговых операций и логики советника. Данная статья может быть использована как своеобразная инструкция для внедрения алгоритмов оптимизации в торгового советника.