量化軟件下載：赫茲量化中群體優(yōu)化算法---粒子群
從模擬集體行為到集體優(yōu)化的過(guò)渡基于以下生物學(xué)思想：群居的生物體團(tuán)結(jié)一致，能改善其生活條件。 平均而言，群居中的每個(gè)生物體，在與捕食者的斗爭(zhēng)中都有更好的生存機(jī)會(huì)，與獨(dú)立生物體相比，群居可以更有效地搜索、加工和儲(chǔ)存食物，等等。 換言之，任何群居生物在其生存的整個(gè)時(shí)間段里，都會(huì)以不同程度的效率解決各種優(yōu)化問(wèn)題，例如，最大化食物量，同時(shí)最小化來(lái)自捕食者的損失。 考慮到這些，形成了構(gòu)造各種數(shù)學(xué)優(yōu)化方法的基礎(chǔ)。
粒子群自始創(chuàng)以來(lái)，就是最著名和最流行的優(yōu)化算法之一。 其各種實(shí)現(xiàn)的眾多作者聲稱該算法在優(yōu)化具有許多參數(shù)的復(fù)雜函數(shù)方面非常有效，甚至也適用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
在本文中，我將嘗試找出該算法是否真的適合解決復(fù)雜問(wèn)題。 在算法的經(jīng)典版本，及其許多修訂版中，存在重大限制，關(guān)聯(lián)的事實(shí)就是優(yōu)化函數(shù)必須是平滑和連續(xù)的，這意味著它完全不適合離散函數(shù)。 然而，根據(jù)該系列文章，所有正在考慮的算法都將以這種方式進(jìn)行修改（如果有任何限制），從而消除缺陷，令算法至少能純技術(shù)性地工作。 換言之，所有算法都必須無(wú)無(wú)差別對(duì)待函數(shù)的平滑性（例如在交易者的問(wèn)題中），并且在參數(shù)步驟上沒(méi)有限制。
2. 算法原理
雖然上一篇文章介紹了優(yōu)化世界，但它沒(méi)有涵蓋主程序（EA、腳本、指標(biāo)）與優(yōu)化算法核心的相交原理。 注意這一點(diǎn)很重要，因?yàn)闊o(wú)論如何，細(xì)心的讀者都會(huì)有一個(gè)問(wèn)題：為什么算法和示例程序要以這種方式編寫。 優(yōu)化算法的現(xiàn)有版本，均以這般方式構(gòu)造，算法引用適應(yīng)度函數(shù)作為外部對(duì)象，而算法是主要的可執(zhí)行程序。
下面的圖例 1 顯示出算法將優(yōu)化的參數(shù)傳遞給適應(yīng)度函數(shù)，并獲取適應(yīng)度值（評(píng)估準(zhǔn)則）的圖表。 該系統(tǒng)不便于構(gòu)建程序來(lái)解決用戶、包括交易者的問(wèn)題。 為何不方便呢？ 例如，我們不能調(diào)用測(cè)試器依據(jù)整個(gè)歷史記錄運(yùn)行。
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圖例 1. PSO 與適應(yīng)度函數(shù)的相交
圖例 2 中顯示出的結(jié)構(gòu)則要方便得多。 這里的優(yōu)化算法不是一個(gè)獨(dú)立的程序，而是一個(gè)單獨(dú)的模塊、或“黑匣子”。 該模塊為每個(gè)優(yōu)化參數(shù)提供“最小”、“最大”、和“步長(zhǎng)”參數(shù)。 MQL 程序根據(jù)請(qǐng)求接收優(yōu)化的參數(shù)，并返回適應(yīng)度值，換眼言之，適應(yīng)度函數(shù)值。 這種結(jié)構(gòu)允許構(gòu)建一系列非常靈活的解決方案，從在智能交易系統(tǒng)中使用自動(dòng)優(yōu)化，到編寫自定義優(yōu)化管理器。
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圖例 2. PSO 與 MQL程序的相交
還值得一提的是，調(diào)用優(yōu)化算法方法（圖例 2 中的 MQL 模塊）的組織可用一個(gè)針對(duì)所有優(yōu)化算法 （AO） 都通用的相同設(shè)計(jì)流圖來(lái)表示：
Initialization_АО_0迭代周期（世代） { 1) Method_АО_12) 獲取優(yōu)化參數(shù)的每個(gè)變體的適應(yīng)度值 3) Method_АО_2}
因此，我們看到只用到了三種公開方法：Initialization_АО_0，Method_АО_1 和 Method_АО_2。 這足以在任何復(fù)雜程度的用戶項(xiàng)目中組織優(yōu)化過(guò)程。
PSO 工作流本身如圖例 3 所示，包括以下邏輯步驟：
隨機(jī)粒子生成（第一次迭代）
獲取每個(gè)粒子的適應(yīng)度值
獲取所有粒子的一般適應(yīng)度值
粒子速度調(diào)節(jié)
斷點(diǎn)或轉(zhuǎn)到步驟 2
程序完成。
