기고글 토론 "인구 최적화 알고리즘"
1. 관심을 가져주셔서 감사합니다. 보편적으로 인정되는 알고리즘의 순위는 존재하지 않기 때문에 다음 기사에서는 일반적으로 알려진 것과 달리 자세히 조사하면 잘 작동하지 않는 알고리즘도 있고 특별한 검색 속성을 보이는 알고리즘도 있는 등 놀라운 발견이 많이 있을 것으로 예상됩니다. 고전적인 구현과 함께 잘 알려진 AO의 수정 사항이 제안될 것입니다.
2. 이 질문은 예를 들어 주어진 특성을 가진 새로운 단백질의 생성과 같은 지식 영역으로가는 길을 열어주기 때문에 오늘날 많은 사람들의 관심을 끌고 있습니다 (이 분야에서 약간의 진전이 있지만 아미노산 조합의 간단한 열거로 달성 됨). 일반적으로 신경망의 형태가 아닌 한 함수의 분석 공식을 100% 복원할 수 있는 방법은 없습니다. 앞으로 AI 기술을 적용하면 데이터에서 분석 함수로 리버스 엔지니어링하는 것이 가능할지도 모릅니다...
1. 관심을 가져주셔서 감사합니다. 보편적으로 인정되는 알고리즘의 순위는 존재하지 않기 때문에, 다음 기사에서는 일반적으로 알려진 것과 달리 세부적인 조사에서 잘 작동하지 않는 AR이 있는가 하면 특별한 검색 속성을 보이는 등 놀라운 발견이 많이 있을 것으로 예상됩니다. 고전적인 구현 외에도 잘 알려진 AO의 수정 사항이 제안될 것입니다.
2. 이 질문은 예를 들어 주어진 특성을 가진 새로운 단백질의 생성과 같은 지식 영역으로가는 길을 열어주기 때문에 오늘날 많은 사람들의 관심을 끌고 있습니다 (이 분야에서 약간의 진전이 있지만 아미노산 조합의 간단한 열거로 달성 됨). 일반적으로 신경망의 형태가 아닌 한 함수의 분석 공식을 100% 복원할 수 있는 방법은 없습니다. 앞으로 AI 기술을 적용하면 데이터에서 분석 함수로 리버스 엔지니어링하는 것이 가능할지도 모릅니다...
답변 주셔서 감사합니다.
유전자 길이가 최대 10 글자 (또는 뭐라고 부르든?)인 이진 변수 / 예측 변수 (총 볼륨 약 5k)에 대한 빠른 방법이 있습니까?
분류 트리는 현재 존재하는 모든 최적화 방법을 대표하지는 않습니다. 또한 인구 기반 알고리즘만 고려됩니다.
새로운 기고글 인구 최적화 알고리즘 가 게재되었습니다:
이 글은 최적화 알고리즘(OA) 분류에 관한 소개 글입니다. 이 글에서는 OA를 비교하고 널리 알려진 알고리즘 중에서 가장 보편적인 알고리즘을 알아보는 데 사용할 테스트 스탠드(함수 집합)를 만들려고 합니다.
분류 AO
트레이딩 시스템을 최적화할 때 가장 흥미로운 것은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 최적화되는 함수의 공식에 대한 지식이 필요하지 않습니다. 글로벌 최적에 대한 수렴은 입증되지 않았지만 대부분의 경우 상당히 좋은 솔루션을 제공하며 이는 여러 문제에 대해 충분하다는 것이 실험적으로 입증되었습니다.
자연에서 차용한 모델로 많은 OA가 등장했습니다. 이러한 모델을 새 떼의 행동(입자 군집 알고리즘) 또는 개미 군집 행동의 원리(개미 알고리즘)와 같이 행동, 군집 또는 개체군이라고도 합니다.
모집단 알고리즘은 최적화 문제를 해결하기 위한 여러 옵션을 동시에 처리하며 고전적 알고리즘은 문제를 해결할 때 탐색 영역이 하나의 후보만 진화하는 모션 궤적 기반인데 이에 대한 대안을 제시합니다.
작성자: Andrey Dik