기고글 토론 "모집단 최적화 알고리즘: 반딧불이 알고리즘(FA)"
연구 결과를 발표해 주셔서 감사합니다!
결과와 평가 방법론이 마음에 드는데, 이 최적화 기법을 MT5 EA-Optimizer에서 사용할 수 있는 방법이 있나요?
저는 실무적인 측면에서 이 새로운 연구를 사용하여 더 좋고 안정적인 EA를 최적화할 수 있는 방법을 알고 싶습니다.
감사합니다!
https://www.mql5.com/en/search#!keyword=self-optimization&module=mql5_module_articles
제가 알기로는 MQL5용 Expert Advisors의 자체 최적화에 대한 주제는 완전히 공개되어 있지 않습니다. 아마도 제 기사에 있는 최적화 알고리즘 중 하나를 사용하여 이 주제에 대한 기사를 작성해 볼 수 있을 것 같습니다.
https://www.mql5.com/en/search#!keyword=self-optimization&module=mql5_module_articles
제가 알기로는 MQL5용 Expert Advisors의 자체 최적화에 대한 주제는 완전히 공개되지 않았습니다. 아마도 제 기사에 있는 최적화 알고리즘 중 하나를 사용하여 이 주제에 대한 기사를 작성해 봐야 할 것 같습니다.
힌트 주셔서 감사합니다.
흠, 제가 기본적으로 기대했던 것은 다른 최적화 알고리즘으로 최적화 프로그램을 실행하는 방법입니다 (지금은 항상 "빠른 유전 기반 알고리즘"을 사용합니다).
그리고 이것은 오히려 하위 수준에서 모든 것을 수행하는 스크립트 / 프로그램처럼 보입니다. 그러나 내가 이것을 올바르게 이해했는지 확실하지 않습니다.
"빠른 유전 기반 알고리즘"을 메트릭 계산 (결과 : float)과 이전 실행의 탐색 결정을 구현하는 일부 사용자 정의 클래스로 대체 할 수 있으면 좋을 것입니다.
새로운 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 반딧불이 알고리즘(FA) 가 게재되었습니다:
이 글에서는 반딧불이 알고리즘(FA) 최적화 방법에 대해 살펴보겠습니다. 수정을 통해 알고리즘은 주변부의 존재에서평점 테이블의 실제 리더가 되었습니다.
반딧불이 알고리즘에는 반딧불이의 실제 깜박임 특성에 기반한 세 가지 규칙이 있습니다. 규칙은 다음과 같습니다:
- 모든 반딧불이는 더 매력적이고 더 밝은 반딧불이를 향해 움직입니다.
- 반딧불이의 인력의 정도는 밝기에 비례하며 다른 반딧불이와의 거리가 멀어질수록 감소합니다. 이는 공기가 빛을 흡수하기 때문입니다. 그러므로 깜박이는 두 반딧불이 사이에서 덜 밝은 반딧불이가 더 밝은 반딧불이를 향해 이동합니다. 더 밝거나 더 매력적인 상대가 없으면 반딧불이는 무작위로 움직입니다.
- 반딧불이의 밝기 또는 빛의 강도는 문제의 목적함수의 값에 따라 결정됩니다.
알고리즘의 핵심은 그림 1에 명확하게 나와 있습니다.작성자: Andrey Dik