受萤火虫行为启发的种群优化算法有两种变体:萤火虫算法,和萤火虫群优化(GSO)算法。 萤火虫(firefly)和发光甲虫(glowworms)的主要区别在于后者是无翅的。 在本文中,赫兹量化交易软件将研究前一种类的优化算法。 2. 算法说明 萤火虫算法(F-算法)由 X-Sh. Yang 于 2007 年在英国剑桥大学提出,并立即引起了优化研究人...
优秀个体的基因特征会在种群中传播。遗传算法能够处理复杂的约束条件。它对于多目标优化问题也有相应的解决方案。并行计算可加速种群遗传算法的执行。 与其他算法结合能提升算法性能。种群遗传算法在机器学习中用于特征选择。可以用于神经网络的结构优化。帮助自动有效的分类规则。在图像识别领域有一定的应用价值。能够优化...
为了简化计算,该算法将其他神经种群的神经状态表示为所有神经状态之和的平均值。所用公式如下: 其中2为[0,0.5]中的随机数, 为神经种群的个数。 在扩散耦合中,神经种群的输入是其神经状态与其他神经种群神经状态之差之和的函数。所用公式如下: 式中3为[0,0.5]中的一个随机数,ρ值为 th神经种群的神经状态。
猴子算法（MA）是一种元启发式搜索算法。 本文将讲述该算法的主要组成部分，并提出上涨（向上走势）、局部跳跃和全局跳跃的解决方案。 该算法由 R. Zhao 和 W.Tang 于 2007 年提出。 该算法模拟猴子在山上移动和跳跃寻找食物时的行为。 据推测，猴子遵循这样一个事实，即山越高，山顶上的食物就越多。猴子探索...
从广义上讲，消除和扩散是种群长距离行为的一部分。 当应用于优化时，这有助于减少此类并行搜索算法中常见的停滞。我实现的 BFO 与规范版本略有不同。 在研究代码的特定部分时，除了需要这些更改的理由外，我还将详细介绍差异。 一般来讲，实现中的修改不能被认为是重要的，因此我不会将 “m”（修改版本）标记...
ACO 算法是一种群体智能算法。 依据蚁群的觅食过程进行建模，利用蚁群的内部数据传输机制建立各种环境下的最短路径。 路径上残留的信息素浓度越高，蚂蚁选择这条路径的可能性就越大。 与此同时，信息素的浓度随着时间的推移而减弱。 因此，由于蚁群的行为，蚂蚁通过反馈机制不断学习和优化，从而判定最短的觅食路径。
类电磁(ЕМ)算法是一种相对较新的元启发式搜索算法,基于物理空间中电磁粒子行为的模拟,由 I. Birbil 和 S.С. Fang 于 2003 年首次引入。 它被描述为一种群体的进化算法,具有随机噪声和基于电磁的带电粒子之间相互作用。 该算法的灵感来自电磁学理论中电荷的吸引和排斥机制,用于在连续域中不受限制地求解非...
种群优化算法是一种仿生学算法,是在计算机领域里使用的模拟生物进化过程的算法,它由一组可以评价的候选解(也称为个体)组成,这些解会不断地得到选择和变异,使最终的解集趋于最优解。这种算法可以将优化问题转换为群体的进化问题,有效地处理复杂的非线性优化问题。 种群优化算法的流程包括初始化种群,随机选取种群中的个...
股票量化交易软件:种群优化算法蚁群优化(ACO) 比利时的研究专家马可·多里戈(Marco Dorigo)设计了一数学模型,为蚁群中的集体智慧提供了科学解释。他在1992年的博士论文中首次公开此模型,并将其转化为实用算法。 蚁群优化(ACO)是一种随机搜索方法,专为解决组合优化问题设计。其灵魂所在即信源动作(stigmergy)的概念。