AO Core

AO Core - ядро алгоритма оптимизации, это библиотека, построенная на авторском алгоритме HMA (hybrid metaheuristic algorithm). Данный гибридный алгоритм основан на генетическом алгоритме и содержит лучшие качества и свойства популяционных алгоритмов.

Скоростной расчет в HMA гарантирует непревзойденную точность и высокие поисковые способности, позволяет экономить совокупное время на проведение оптимизации, где лучшее решение будет найдено за меньшее количество итераций. Производительность этого алгоритма превосходит все известные популяционные алгоритмы оптимизации.

В составе каких проектов может быть использована эта библиотека и улучшить результаты:

1. Автоматическая самооптимизация в советниках.

2. Поиск оптимального соотношения прибыль/риск для реализации гибкого манименеджмента.

3. Оптимизация портфеля, включая самооптимизацию портфелей.

4. Применение в составе оптимизатора уже найденных решений.

5. Применение в машинном обучении и совместно с нейронными сетями.

Важно!

Библиотека совсем не имеет настроечных параметров (снижение степеней свободы увеличивает устойчивость результатов). Необходимо только задать размер популяции (может быть очень полезно при организации распараллеливания исторических прогонов на OpenCL-устройствах).

Экспортируемые функции библиотеки:

//——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
#import "MQL5\\Scripts\\Market\\AO Core.ex5"
bool   Init (int colonySize, double &range_min [] , double &range_max [] , double &range_step []);
//------------------------------------------------------------------------------
void   Preparation ();
void   GetVariantCalc (double &variant [], int pos);
void   SetFitness (double value, int pos);
void   Revision ();
//------------------------------------------------------------------------------
void   GetVariant (double &variant [], int pos);
double GetFitness (int pos);
#import
//——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

Опубликованные статьи автора:

Генетические алгоритмы - это просто!: https://www.mql5.com/ru/articles/55
Популяционные алгоритмы оптимизации: https://www.mql5.com/ru/articles/8122
Популяционные алгоритмы оптимизации: Рой частиц (PSO): https://www.mql5.com/ru/articles/11386
Популяционные алгоритмы оптимизации: Муравьиная Колония (Ant Colony Optimization - ACO): https://www.mql5.com/ru/articles/11602
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искусственная Пчелиная Колония (Artificial Bee Colony - ABC): https://www.mql5.com/ru/articles/11736
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация Стаей Серых Волков (Grey Wolf Optimizer - GWO): https://www.mql5.com/ru/articles/11785
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации с кукушкой (Cuckoo Optimization Algorithm — COA): https://www.mql5.com/ru/articles/11786
Популяционные алгоритмы оптимизации: Поиск косяком рыб (Fish School Search — FSS): https://www.mql5.com/ru/articles/11841
Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA): https://www.mql5.com/ru/articles/11873
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA): https://www.mql5.com/ru/articles/11915

подробнее...