Discussione sull’articolo "Algoritmi di ottimizzazione della popolazione"
Argomento interessante - in attesa dello sviluppo delle riflessioni.
Finora, trovare gli estremi di una funzione è buono, ma c'è un modo per recuperare la funzione ed esprimerla matematicamente, soprattutto quando si ottimizza, ad esempio, un EA?
1. Grazie per l'interesse dimostrato. Poiché non esiste una classifica universalmente riconosciuta degli algoritmi, nei prossimi articoli sono attese molte scoperte sorprendenti: alcune AR non si comportano così bene sotto un'indagine dettagliata come si crede comunemente e altre mostrano proprietà di ricerca straordinarie. Oltre alle implementazioni classiche, verranno proposte modifiche di AO ben noti.
2. Questa domanda interessa molte menti attuali, poiché apre la strada a settori della conoscenza come, ad esempio, la creazione di nuove proteine con determinate proprietà (anche se i progressi in questo campo sono modesti, ma si ottengono con la semplice enumerazione di combinazioni di amminoacidi). In generale, non esistono metodi per ripristinare la formula analitica di una funzione al 100%, se non sotto forma di rete neurale. Forse in futuro, con l'applicazione delle tecnologie AI, sarà possibile effettuare il reverse-engineering dai dati a una funzione analitica...
1. Grazie per l'interesse dimostrato. Poiché non esiste una classifica universalmente riconosciuta degli algoritmi, nei prossimi articoli sono attese molte scoperte sorprendenti: alcune AR non si comportano così bene sotto un'indagine dettagliata come si crede comunemente e altre mostrano proprietà di ricerca straordinarie. Oltre alle implementazioni classiche, verranno proposte modifiche di AO ben noti.
2. Questa domanda interessa molte menti attuali, poiché apre la strada a settori della conoscenza come, ad esempio, la creazione di nuove proteine con determinate proprietà (anche se i progressi in questo campo sono modesti, ma si ottengono con la semplice enumerazione di combinazioni di amminoacidi). In generale, non esistono metodi per ripristinare la formula analitica di una funzione al 100%, se non sotto forma di rete neurale. Forse in futuro, con l'applicazione delle tecnologie AI, sarà possibile effettuare il reverse-engineering dai dati a una funzione analitica...
Grazie per la risposta.
Esiste un metodo veloce per variabili/predittori binari (volume totale intorno a 5k) con lunghezza del gene fino a 10 lettere (o come si chiama?)?
Grazie per la risposta.
Esiste un metodo veloce per variabili/predittori binari (per un totale di circa 5k) con lunghezza del gene fino a 10 lettere (o come si chiama?)?
Non ho ancora la risposta, la cercherò insieme al lettore nei prossimi articoli)))
C'è molto lavoro di ricerca da fare.
L'albero di classificazione non rappresenta tutti i metodi di ottimizzazione esistenti ad oggi. Inoltre, verranno presi in considerazione solo gli algoritmi basati sulla 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