Discussione sull’articolo "Algoritmi di ottimizzazione della popolazione: Algoritmo di Ricerca Gravitazionale (GSA)"
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Il nuovo articolo Algoritmi di ottimizzazione della popolazione: Algoritmo di Ricerca Gravitazionale (GSA) è stato pubblicato:
GSA è un algoritmo di ottimizzazione della popolazione ispirato alla natura inanimata. Grazie alla legge di gravità di Newton implementata nell'algoritmo, l'alta affidabilità della modellazione dell'interazione dei corpi fisici ci permette di osservare l'incantevole danza dei sistemi planetari e degli ammassi galattici. In questo articolo prenderò in considerazione uno degli algoritmi di ottimizzazione più interessanti e originali. È previsto anche un simulatore del movimento degli oggetti spaziali.
L'articolo presenta un algoritmo di ottimizzazione basato sulla legge gravitazionale di Newton: "Ogni particella nell'universo attrae ogni altra particella con una forza che è direttamente proporzionale al prodotto delle loro masse e inversamente proporzionale al quadrato della distanza tra loro". Nell'algoritmo proposto, gli agenti di ricerca sono un insieme di masse che interagiscono tra loro in base alla gravitazione newtoniana e alle leggi del moto. Allo stesso tempo, tutti gli agenti possono scambiare informazioni tra loro, ovunque si trovino nello spazio di ricerca, grazie ad una forza di attrazione che dipende dalla massa (calcolata dai valori della funzione obiettivo) e dalla distanza tra loro.
Gli agenti sono trattati come oggetti e la loro fitness è misurata tramite la loro massa. In termini generali (con le impostazioni dell'algoritmo vicine alle leggi fisiche reali), tutti questi oggetti sono attratti l'uno dall'altro dalla forza di gravità, che provoca un movimento globale di tutti gli oggetti verso gli oggetti con una massa maggiore. Pertanto, le masse interagiscono utilizzando una forma diretta di connessione attraverso la forza gravitazionale.
Nel GSA classico, ogni particella ha tre tipi di massa:
Nella maggior parte dei casi, è conveniente e opportuno utilizzare l'uguaglianza di questi concetti per semplificare i codici e i calcoli e aumentare l'efficienza delle capacità di ricerca dell’algoritmo. Pertanto, nell'algoritmo ci sarà una sola massa, non tre. Le equazioni delle leggi fisiche utilizzate nel GSA sono mostrate nella Figura 1.
Figura 1. Forza di gravità, accelerazione e velocità
La posizione delle particelle fornisce la soluzione al problema, mentre la funzione di fitness viene utilizzata per calcolare le masse. L'algoritmo prevede due fasi: esplorazione e sfruttamento. Questo algoritmo sfrutta le capacità di intelligenza all'inizio per evitare di rimanere bloccati nell'optimum locale, e successivamente sfrutta le regioni di extrema.
Autore: Andrey Dik