Diskussion zum Artikel "Die Selbstoptimierung der Experten: die evolutionäre und genetische Experten"

 

Neuer Artikel Die Selbstoptimierung der Experten: die evolutionäre und genetische Experten :

Im Artikel werden die Grundprinzipien der Evolutionsalgorithmen sowie ihre Arten und die Besonderheiten betrachtet. Auf dem Beispiel eines einfachen Expert Advisors mithilfe er Experimente wird es vorgeführt, wie unserem Handelssystem von der Optimierung profitieren kann. Wir betrachten Programm-Pakete, die genetische, evolutionäre und andere Arten der Optimierung umsetzen und führen die Anwendungsbeispiele bei der Optimierung eines Prädiktor-Satzes und bei einer Optimierung des Handelnsystems an.

Genetische Algorithmen sind adaptive Suchtechniken, die in letzter Zeit häufig zur Lösung der Funktionsoptimierung eingesetzt werden. Sie beruhen auf den genetischen Prozessen der biologischen Organismen: Populationen entwickeln sich über mehrere Generationen, die unter den Gesetzen der natürlichen Selektion und dem Prinzip "Überleben des am besten Angepaßten" (survival of the fittest), das Charles Darwin erfunden hat. Genetische Algorithmen können Lösungen für reale Probleme entwickeln, wenn sie entsprechend codiert sind.

Genetische Algorithmen werden für die folgenden Aufgaben verwendet:

  • Optimierungsfunktionen
  • Die Aufrufoptimierung in der Datenbank
  • Eine Vielfalt der Problemen auf Graphen (Travelling Salesman Problem, Färbung, die passenden finden)
  • Einstellung und Ausbildung eines künstlichen neuronalen Netzes
  • Layout-Probleme
  • Ablaufplanung
  • Spielstrategien
  • Approximationstheorie

Autor: Vladimir Perervenko