Discussione sull’articolo "Algoritmi di ottimizzazione della popolazione"
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Il nuovo articolo Algoritmi di ottimizzazione della popolazione è stato pubblicato:
Questo è un articolo introduttivo sulla classificazione dell'algoritmo di ottimizzazione (OA). L'articolo tenta di creare un banco di prova (un insieme di funzioni), che deve essere utilizzato per confrontare gli OA e forse, identificare l'algoritmo più universale tra tutti quelli ampiamente conosciuti.
Quando si ottimizzano i sistemi di trading, quelli più interessanti sono gli algoritmi di ottimizzazione metaeuristici. Non richiedono la conoscenza della formula della funzione da ottimizzare. La loro convergenza all'optimum globale non è stata dimostrata, ma è stato stabilito sperimentalmente che nella maggior parte dei casi danno una soluzione abbastanza buona e questo è sufficiente per una serie di problemi.
Molti OA sono emersi come modelli presi in prestito dalla natura. Tali modelli sono anche chiamati comportamentali, di sciame o di popolazione, come il comportamento degli uccelli in uno stormo (l'algoritmo dello sciame di particelle) o dei principi del comportamento delle colonie di formiche (algoritmo delle formiche).
Gli algoritmi di popolazione implicano la gestione simultanea di diverse opzioni per risolvere il problema di ottimizzazione e rappresentano un'alternativa ai classici algoritmi basati su traiettorie di movimento la cui area di ricerca ha un solo candidato che si evolve durante la risoluzione del problema.
Autore: Andrey Dik