記事「母集団最適化アルゴリズム：差分進化(DE)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.02 11:39 新しい記事「母集団最適化アルゴリズム：差分進化(DE)」はパブリッシュされました: この記事では、これまでに取り上げたアルゴリズムの中で最も議論の的となっているアルゴリズム、差分進化(DE)アルゴリズムについて考察します。 差分進化の考え方は、シンプルさと効率性を兼ね備えています。差分進化アルゴリズムは、潜在的な解を表すベクトルの集団を使用します。各ベクトルは、最適化問題の変数の値を表す成分で構成されます。 DEでは、ベクトルが探索エージェントの役割を果たします。このアルゴリズムは、無作為なベクトル集団を作成することから始まります。その後、各ベクトルが突然変異を起こし、集団内の他のベクトルと交配するという反復プロセスが起こります。突然変異は、母集団から無作為に選択された2つのベクトルの差を3番目のベクトルに加えることで達成されます。これにより、問題解決の可能性を示す新しいベクトルが作成されます。 変異後、変異ベクトルは元のベクトルと交配されます。交差は、2つのベクトルの情報を組み合わせ、新たな解決策を生み出すことを可能にします。得られた結果は、母集団における現在の最適解と比較されます。新しいベクトルが優れていれば、それは古いベクトルに取って代わり、母集団の一部となります。突然変異は探索空間の探索を可能にし、交差は異なるベクトルからの情報を組み合わせて新しい解を生み出します。 突然変異、交雑、置換は、所定の反復回数に達するか、必要な解の精度に達する（私たちの場合は10,000回の適応度関数の実行）といった停止条件に達するまで、数回の反復で繰り返されます。 作者: Andrey Dik 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
新しい記事「母集団最適化アルゴリズム：差分進化(DE)」はパブリッシュされました:
この記事では、これまでに取り上げたアルゴリズムの中で最も議論の的となっているアルゴリズム、差分進化(DE)アルゴリズムについて考察します。
差分進化の考え方は、シンプルさと効率性を兼ね備えています。差分進化アルゴリズムは、潜在的な解を表すベクトルの集団を使用します。各ベクトルは、最適化問題の変数の値を表す成分で構成されます。
DEでは、ベクトルが探索エージェントの役割を果たします。このアルゴリズムは、無作為なベクトル集団を作成することから始まります。その後、各ベクトルが突然変異を起こし、集団内の他のベクトルと交配するという反復プロセスが起こります。突然変異は、母集団から無作為に選択された2つのベクトルの差を3番目のベクトルに加えることで達成されます。これにより、問題解決の可能性を示す新しいベクトルが作成されます。
変異後、変異ベクトルは元のベクトルと交配されます。交差は、2つのベクトルの情報を組み合わせ、新たな解決策を生み出すことを可能にします。得られた結果は、母集団における現在の最適解と比較されます。新しいベクトルが優れていれば、それは古いベクトルに取って代わり、母集団の一部となります。突然変異は探索空間の探索を可能にし、交差は異なるベクトルからの情報を組み合わせて新しい解を生み出します。
突然変異、交雑、置換は、所定の反復回数に達するか、必要な解の精度に達する（私たちの場合は10,000回の適応度関数の実行）といった停止条件に達するまで、数回の反復で繰り返されます。
作者: Andrey Dik