記事「母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)」についてのディスカッション

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(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。

クジラ最適化アルゴリズムは、2016年にMirjaliliとLewisによって提案されたメタヒューリスティクス最適化アルゴリズムです。クジラの狩猟行動から着想を得たといいます。

クジラは「バブルネット」や「スパイラルペネトレーション」など、さまざまな狩猟戦略を用います。「バブルネット」では、クジラが獲物を取り囲むように泡の「網」を作り、獲物を混乱させ、怯えさせます。「スパイラルペネトレーション」とは、クジラが深海から獲物を捕獲するために螺旋状に上昇することです。

これらの狩猟戦略は、WOAアルゴリズムで抽象的にモデル化されました。WOAアルゴリズムでは、「クジラ」は最適化問題の解を表し、「狩猟」は最適解の探索を表します。

作者: Andrey Dik

 

ローカル・マルチコア最適化のバリエーション：

  1. チャート上でExpert Advisor-Testerを起動。
  2. アドバイザー・リーダー（本記事シリーズの最適化アルゴリズム）で複数のチャートを開く：エージェント。
  3. ステップ1のExpert Advisorは、ステップ2のExpert Advisorからリアルタイムのデータを受け取ります。
おそらく、頑張ればこのようなスキームが作れるだろう。
 
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ローカル・マルチコア最適化の一種：

  1. チャート上でExpert Advisor-Testerを起動。
  2. アドバイザー・リーダー（本記事シリーズの最適化アルゴリズム）で複数のチャートを開く：エージェント。
  3. ステップ1のExpert Advisorはステップ2のExpert Advisorからリアルタイムでデータを受信します。
おそらく、頑張ればこのようなスキームが作れるだろう。

各チャートが別々のスレッドで動作することを前提にすれば可能だ。試してみましたが、チャートがハングアップしました。おそらく、Expert Advisorsではなくスクリプトでやったからでしょう。私はこの質問を完全に勉強したわけではありません。

完全に動作するスキームとしては、スタッフ・オプティマイザーのカーネル・エージェントを並列に動作させ、1つのカウンタのみを検索し、チャート上のアドバイザーがエージェントのセットをフィードし、FFの結果を取り返すことです。

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