Discussão do artigo "Otimização extrema — Extremal Optimization (EO)"

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Novo artigo Otimização extrema — Extremal Optimization (EO) foi publicado:

Neste artigo, é analisado o algoritmo Extremal Optimization (EO), um método de otimização inspirado no modelo de criticidade auto-organizada de Bak-Sneppen, no qual a evolução ocorre por meio da eliminação dos piores componentes do sistema. A versão populacional modificada do algoritmo se afasta dos princípios teóricos em favor da eficiência prática, o que leva à criação de poderosas ferramentas computacionais.

Muitos problemas reais, em particular os de trading, são caracterizados por paisagens discretas complexas da função objetivo, com múltiplos extremos locais, descontinuidades e regiões não diferenciáveis, o que torna os métodos clássicos baseados em gradiente inaplicáveis. Para resolver esse tipo de problema, foi desenvolvido um grande número de algoritmos metaheurísticos, e cada abordagem tem suas próprias vantagens e desvantagens no equilíbrio entre exploração (exploration) e aproveitamento (exploitation) do espaço de busca.

Extremal Optimization (EO) é um algoritmo metaheurístico de otimização inspirado no modelo de Bak-Sneppen. O algoritmo foi desenvolvido por Stefan Boettcher e Allon Percus em 1999 como um método inspirado no conceito de criticidade auto-organizada, em que os sistemas evoluem naturalmente para um estado crítico, no qual ocorrem mudanças em avalanche de diferentes escalas. O Population-based EO foi desenvolvido para resolver problemas de otimização contínua, utilizando operações iterativas sobre a população.

Autor: Andrey Dik