Discussão do artigo "Algoritmo de Otimização de Força Central (Central Force Optimization, CFO)"
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Novo artigo Algoritmo de Otimização de Força Central (Central Force Optimization, CFO) foi publicado:
A força de atração é calculada segundo regras semelhantes à lei da gravitação universal de Newton. Ela depende da diferença de peso entre os probes (diferença na qualidade das soluções) e da distância entre eles. Um probe com alto valor de função de fitness exerce forte atração sobre probes próximos com valores mais baixos, mas tem pouca influência sobre probes distantes. Sob a ação dessas forças, cada probe adquire aceleração e começa a se mover. Os probes pequenos e leves se dirigem em direção aos mais pesados, como se esferas rolassem pelas encostas das colinas rumo aos picos. A cada passo do algoritmo, os probes recalculam as forças de atração e ajustam seus movimentos. Caso um probe tente sair dos limites definidos da área de busca, entra em ação o mecanismo de reflexão: imagine uma parede na borda do território, contra a qual o probe rebate e retorna à área permitida.
Com o passar do tempo, os probes começam a se agrupar em torno das regiões mais altas do terreno. A maioria deles se concentra nas áreas mais promissoras e, a cada iteração, localiza com maior precisão as posições dos picos. No cenário ideal, se o algoritmo tiver tempo suficiente para evoluir, todas as probes devem se reunir em torno do máximo global o ponto mais alto de todo o relevo.
A característica distintiva do CFO é que, em sua essência, ele é um algoritmo determinístico. Se for executado duas vezes com a mesma distribuição inicial de probes, o resultado será exatamente o mesmo. Essa propriedade o diferencia de muitos outros algoritmos meta-heurísticos que dependem de elementos aleatórios.
Autor: Andrey Dik