Обсуждение статьи "Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация Стаей Серых Волков (Grey Wolf Optimizer - GWO)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация Стаей Серых Волков (Grey Wolf Optimizer - GWO):

Рассмотрим один из новейших современных алгоритмов оптимизации "Стаи серых волков". Оригинальное поведение на тестовых функциях делает этот алгоритм одним из самых интересных среди рассмотренных ранее. Один из лидеров для применения в обучении нейронных сетей, гладких функций с многими переменными.

Рисунок 3. Схема движения омеги по отношению к альфа, бета и дельта.

Псевдокод алгоритма GWO заключается в следующем:

1) Случайным образом инициализировать популяцию серых волков.
2) Рассчитать пригодность каждого члена популяции.
3) Лидеры стаи:
-α = член с лучшим значением пригодности
-β = второй лучший участник (с точки зрения пригодности)
-δ = третий лучший участник (с точки зрения значения пригодности)
Обновить положение всех омега-волков по формулам в зависимости от α, β, δ
4) Рассчитать пригодность каждого члена популяции.
5) повторить шаг 3.

Автор: Andrey Dik

[mytarmailS]

А будет оптимизация методом стаей бедных трейдеров? )) 

[Andrey Dik]

mytarmailS #:
А будет оптимизация методом стаей бедных трейдеров? )) 

боюсь, что получится слишком зашумлённый алгоритм.))