Discusión sobre el artículo "Algoritmo de optimización aritmética (AOA): De AOA a SOA (Simple Optimization Algorithm)"
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Artículo publicado Algoritmo de optimización aritmética (AOA): De AOA a SOA (Simple Optimization Algorithm):
El algoritmo de optimización aritmética (AOA) es un método original basado en operaciones aritméticas simples como suma, resta, multiplicación y división. Su esencia radica en utilizar estos principios matemáticos básicos para encontrar soluciones óptimas a una variedad de problemas. AOA fue desarrollado por un equipo de investigadores que incluía a Laith Abualigah y se presentó por primera vez en 2021. El algoritmo pertenece a la clase de métodos metaheurísticos (algoritmos de alto nivel) destinados a encontrar, generar y elegir probabilísticamente entre varias heurísticas que puedan proporcionar soluciones de alta calidad en un tiempo razonable para problemas de optimización complejos donde los métodos basados en la precisión pueden ser ineficaces o imposibles.
Este método me llamó la atención por su idea simple y, al mismo tiempo, elegante de utilizar operadores aritméticos completamente elementales. La relación entre estas operaciones matemáticas básicas y los enfoques metaheurísticos crea una sinergia que permite resolver problemas de optimización complejos. Los métodos metaheurísticos utilizados en AOA incluyen varios principios clave:
1. Enfoque poblacional. AOA utiliza una población de soluciones, lo que le permite cubrir un espacio más amplio de posibles soluciones. Esto ayuda a evitar óptimos locales y amplía los horizontes de búsqueda.
2. Aleatoriedad y estocasticidad. La incorporación de elementos de aleatoriedad en la búsqueda ayuda a los algoritmos a evitar quedarse estancados en óptimos locales y proporciona una exploración más completa del espacio de soluciones, lo que aumenta la probabilidad de encontrar un óptimo global.
3. Equilibrio entre exploración y explotación. Al igual que muchos otros algoritmos metaheurísticos, AOA busca un equilibrio entre la exploración de nuevas regiones del espacio de soluciones y la explotación de soluciones eficientes ya conocidas. Esto se logra mediante el uso de operaciones aritméticas para actualizar las posiciones de las soluciones.
Autor: Andrey Dik