Обсуждение статьи "Алгоритм искусственного атома — Artificial Atom Algorithm (A3)"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Алгоритм искусственного атома — Artificial Atom Algorithm (A3):

Реализация алгоритма A3 на MQL5 — метаэвристического метода оптимизации, вдохновленного химическими процессами. Всего 2 настраиваемых параметра, компактность и небольшая популяция обеспечивают высокую скорость работы при достаточном качестве решений.

Алгоритм моделирует взаимодействие атомов и электронов для поиска оптимального решения. Основные компоненты — это атомы, которые представляют потенциальные решения задачи. Электроны представляют собой переменные решения. Ковалентная связь — оператор для сохранения и репликации лучших решений, ионная связь — оператор для исследования пространства поиска и достижения глобального оптимума. 

Алгоритм начинает работу со случайной генерации набора атомов, затем оценивает качество каждого атома через целевую функцию, далее применяет операторы ковалентной и ионной связи для улучшения решений (как это делается, к сожалению, нет описания). Далее необходимо оценить эффект электронов, опять же неясно каким образом. Отсортировать электроны и атомы. Хорошо, мы можем отсортировать атомы (решения), но как можно сортировать электроны, загадка (это как попытаться отсортировать конечности у человека, руки с ногами, правые с левыми — неважно, отсортируем). Итеративно повторить процесс до достижения критерия останова. Что ж, как говорится, из песни слова не выкинешь, нужно попытаться собрать алгоритм из того, что есть (идеи авторов).

Алгоритм искусственного атома — Artificial Atom Algorithm (A3)

Автор: Andrey Dik

 
طاقة كوشي :

Ознакомьтесь с новой статьей: «Искусственный аналитический алгоритм (A3)».

Автор: Андрей Дик

Я ничего не понял
 
ماريو عطيه #:  Я ничего не понял
Коротко, прямо и жестоко честно! 😂
 

У меня то же самое, с первого раза прочитать было нелегко, ха-ха. Идея звучит интересно, но когда правила ковалентной/ионной связи и распределения электронов не совсем понятны, сложно адекватно оценить алгоритм.

Для меня полезной частью был бы простой пошаговый пример, возможно, с двумя атомами и несколькими переменными, а затем — наглядное демонстрирование того, как одна итерация меняет решение. Без этого всё это скорее похоже на концепцию, чем на то, что трейдеры могут действительно понять или протестировать.

 
Какая безумная идея! Пожалуйста, в следующий раз напишите о концепции оптимизации «теории Большого взрыва»
 
Chacha Ian Maroa #:
Какая безумная идея. Пожалуйста, в следующий раз напишите о концепции оптимизации «Теории Большого взрыва»
Парень надоело «Роскосмос», и он вместо этого оказался на mql5.com.
 

Моя оценка

Представьте себе группу из 100 детей, ищущих игрушку, спрятанную в парке.

Каждый ребёнок начинает с другого места.

Алгоритм работает следующим образом:

  1. В первом раунде он распределяет всех детей по парку в случайных местах.
  2. Затем в каждом раунде:
    • некоторые дети смотрят, кто находится ближе всего к игрушке, и делают несколько шагов в её сторону.
    • Другие дети следуют за ребенком, выбранным случайным образом из тех, кто движется в правильном направлении.
    • Время от времени один из детей решает исследовать совершенно новое место, чтобы посмотреть, не найдёт ли он лучший путь.

  3. Всякий раз, когда ребенок пытается выйти за пределы парка, алгоритм говорит:

    «Нет! Оставайся в пределах парка».

  4. Этот процесс повторяется несколько раз.

В конце концов, поскольку все учатся у тех, кто находит лучшие пути, вся группа с каждым разом всё ближе и ближе подходит к игрушке.

Одним предложением:

Алгоритм заставляет нескольких «людей» пытаться решить задачу, учиться на лучших решениях и, иногда, исследовать новые места, чтобы найти ещё лучшее решение.


Прим.: Код пока находится на промежуточном этапе и требует некоторых доработок.


Новый комментарий