記事「母集団最適化アルゴリズム：灰色オオカミオプティマイザー(GWO)」についてのディスカッション

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最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。


周囲

図3：アルファ、ベータ、デルタに対するオメガの動きの図


GWOアルゴリズムの疑似コードは次のとおりです。

1）灰色オオカミの個体群をランダムに初期化します。
2）母集団の各メンバーの適合度を計算します。
3）群れのリーダー：
-α = 最高の適合度値を持つメンバー
-β = 2番目に優れたメンバー（適合度に関して）
-δ = 3番目に優れたメンバー（適合度に関して）
α、β、δに依存する式に従って、すべてのオメガオオカミの位置を更新します
4）母集団の各メンバーの適合度を計算します。
5）手順3を繰り返します。

作者: Andrey Dik

 
貧乏トレーダーの群れメソッドによる最適化はあるのだろうか？))
 
mytarmailS #:
貧乏トレーダーの群れメソッドによる最適化はあるのだろうか？))
アルゴリズムがノイジーになりすぎるのが心配です。))
 

メタヒューリスティック最適化技術に関する 記事は素晴らしいよ！私たちと共有できる経験の多さには驚かされるよ！

メタヒューリスティック最適化のターゲットをオプティマイザーに実装することを検討してください！

OnTester()の中でユーザーが設定できるような簡単なものです：

OptimizerSetEngine("ACO"); // アントコロニー最適化
OptimizerSetEngine("COA")); // カッコウ最適化アルゴリズム
OptimizerSetEngine("ABC")); // 人工蜂コロニー
OptimizerSetEngine("GWO")); // グレイウルフ・オプティマイザ
OptimizerSetEngine("PSO")); // 粒子群最適化


ブラジルより

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