Углубление в алгоритм адаптивной социальной оптимизации (ASBO) демонстрирует, как принципы коллективного поведения можно применить для решения сложных задач оптимизации. ASBO, развиваясь через динамическое лидерство, соседство и самоорганизацию, адаптирует решения с помощью самоадаптивной мутации. Рассматриваются ключевые аспекты, как гибкость в эволюции параметров мутаций по методу Швефеля для повышения эффективности поиска в огромном пространстве решений. Для обеспечения стабильности значения таких параметров, как Cg и Cs, включены методы нормализации и адаптивного масштабирования. Эти подходы расширяют возможности оптимизации торговых стратегий, предоставляя разработчикам мощные инструменты для достижения высоких результатов.
Читать далее...
Читать далее...