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期貨量化軟件:赫茲量化中的種群優(yōu)化算法--類電磁算法

2023-09-08 13:33:06 來(lái)源 : 嗶哩嗶哩

電磁算法(ElectroMagnetism Algorithm,簡(jiǎn)稱EM)是一種基于自然界中電磁現(xiàn)象的種群優(yōu)化算法,用于解決優(yōu)化問題。它是一種啟發(fā)式算法,靈感來(lái)源于電磁場(chǎng)中的電荷之間的相互作用。EM算法最初由Birbil和Fidan在2006年提出,并被用于連續(xù)和離散優(yōu)化問題。


(資料圖片)

EM算法的基本思想是模擬電荷之間的相互作用來(lái)尋找問題的最優(yōu)解。在這個(gè)算法中,解空間中的每個(gè)候選解都被看作一個(gè)帶有電荷的粒子。這些粒子會(huì)相互吸引或排斥,類似于電荷之間的庫(kù)侖力。通過(guò)模擬這種相互作用,算法試圖找到全局最優(yōu)解或局部最優(yōu)解。

以下是EM算法的一般工作原理:

初始化種群:隨機(jī)生成一組初始解,每個(gè)解都被看作一個(gè)帶有電荷的粒子。

計(jì)算適應(yīng)度:計(jì)算每個(gè)粒子對(duì)應(yīng)解的適應(yīng)度值,這個(gè)適應(yīng)度值通常是優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)值。

計(jì)算電荷力:根據(jù)適應(yīng)度值計(jì)算每個(gè)粒子之間的相互作用力,吸引力和排斥力。

移動(dòng)粒子:根據(jù)計(jì)算得到的力,更新每個(gè)粒子的位置,以模擬粒子在電場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)。

重復(fù)迭代:重復(fù)執(zhí)行步驟3和步驟4,直到滿足停止條件(例如達(dá)到最大迭代次數(shù)或找到滿意的解)。

返回最優(yōu)解:返回算法找到的最優(yōu)解。

EM算法的優(yōu)點(diǎn)包括對(duì)多樣性的維護(hù)和全局搜索的能力。它在解決連續(xù)和離散優(yōu)化問題時(shí)都表現(xiàn)出色。然而,算法的性能高度依賴于參數(shù)設(shè)置和初始化。因此,調(diào)整參數(shù)和初始種群的選擇是使用EM算法時(shí)需要仔細(xì)考慮的問題。

總的來(lái)說(shuō),EM算法是一種有趣的種群優(yōu)化方法,通過(guò)模擬電磁相互作用來(lái)搜索解空間中的最優(yōu)解。它在一些問題上表現(xiàn)出良好的性能,但需要適當(dāng)?shù)膮?shù)調(diào)整和實(shí)驗(yàn)來(lái)確保其有效性。

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