Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacional"
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Novo artigo Algoritmos de otimização populacional foi publicado:
Este é um artigo introdutório sobre a classificação do algoritmo de otimização (OA). O artigo tenta criar um banco de teste (um conjunto de funções), que deve ser usado para comparar os OAs e, talvez, identificar o algoritmo mais universal de todos os que são amplamente conhecidos.
Ao otimizar os sistemas de negociação, as coisas mais interessantes são os algoritmos de otimização metaheurística. Eles não requerem conhecimento da fórmula da função que está sendo otimizada. Sua convergência para o ótimo global não foi comprovada, mas foi estabelecido experimentalmente que, na maioria dos casos, eles fornecem uma solução razoavelmente boa e isso é suficiente para vários problemas.
Muitos OAs apareceram como modelos emprestados da natureza. Tais modelos também são chamados de comportamentais, enxames ou populações, como o comportamento de pássaros em um bando (algoritmo de enxame de partículas) ou os princípios do comportamento de colônia de formigas (algoritmo de formigas).
Os algoritmos de população envolvem o tratamento simultâneo de várias opções para a resolução do problema de otimização e representam uma alternativa aos algoritmos clássicos baseados em trajetórias de movimento cuja área de busca possui apenas um candidato evoluindo na resolução do problema.
Autor: Andrey Dik