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在探索复杂问题的解决方案时,自然界的智慧常常给予我们灵感。元启发式优化算法,作为模拟自然现象和种群行为的计算方法,已经成为科学文献中的热点话题。这些算法可分为多个类别,例如:集群智能、物理、化学、人类社会行为、植物、动物等。其中,基于集群智能的算法因其融入智能元素而在寻找最佳解决方案的过程中显得尤为重要。它们模拟蜂群或蚁群的行为,通过单个代理之间的信息交换与合作实现共同目标,尤其在需要全局搜索和适应不断变化条件的问题上表现出色。
另一方面,基于物理现象的算法依靠物理定律和原理来解决优化问题。它们模拟重力、电磁学或热力学等物理现象,并利用这些原理找到最佳解决方案。这些算法的一个主要优势是易于解释,能够准确而一致地显示整个搜索区域的动态。此外,一些基于物理的算法使用黄金分割率,这是一种数学自然比例,具有特殊属性,有助于快速高效地收敛到最优解。黄金分割率已被研究并应用于多个领域,包括人工神经网络优化、资源分配等。
因此,基于物理的元启发式优化算法为解决复杂的优化问题提供了强有力的工具。它们的精确性和对基本物理原理的应用,使其在需要高效搜索最优解的各个领域都具有吸引力。
螺旋动力学优化(Spiral Dynamics Optimization,SDO)是由 Tamura 和 Yasuda 于 2011 年提出的最简单的物理算法之一,它是利用自然界中的对数螺旋现象而开发的。算法简单,控制参数少。此外,该算法还具有计算速度快、局部搜索能力强、前期多样化和后期强化等特点。
自然界中有许多螺旋,如星系、极光、动物角、龙卷风、贝壳、蜗牛、氨虫、变色龙尾巴或海马。在人类诞生之初创造的古代艺术中也能看到螺旋。多年来,一些研究人员努力了解螺旋序列和复杂性,并开发出螺旋方程和算法。自然界中经常出现的螺旋现象是在星系和热带气旋中观察到的对数螺旋。离散对数螺旋生成过程作为元启发式算法中的高效搜索行为来实现,这为螺旋动力学优化算法的开发提供了灵感。
可见螺旋序列图案在自然界中可以找到很多代表,例如植物、树木、波浪和许多其他形状。自然界中的视觉模式可以用混沌理论、分形、螺旋和其他数学概念来建模。在一些自然形态中,螺旋和分形密切相关。例如,斐波那契螺旋是基于黄金分割率和斐波那契数字的对数螺旋的变体。由于它是对数曲线,因此在每个尺度上看起来都是一样的,也可以被视为分形。
上述模式激发了研究人员开发优化算法的灵感。螺旋轨迹有多种类型,以下是主要的几种:阿基米德螺旋、摆线螺旋、外摆线螺旋、次摆线螺旋、对数螺旋、玫瑰螺旋、费马螺旋。每种螺旋都有自己独特的属性,可以用来模拟各种自然形态。其中特别强调了基于螺旋路径概念的各种自然启发优化算法。多年来,研究人员利用螺旋运动开发了各种新的优化算法。
此外,可以通过使用螺旋路径作为上层结构或补充来修改非螺旋算法的行为,以提高最优解的准确性。
Tamura 和 Yasuda 提出的二维螺旋优化算法是一种针对二维连续优化问题的多点元启发式搜索方法。随后,Tamura 和 Yasuda 利用二维优化的理念提出了 n 维优化。
随着元启发式优化算法的广泛应用,越来越多的交易者开始利用这些算法来优化他们的交易策略。为了满足移动交易的需求,MetaTrader 5(MT5)提供了安卓版官方下载,用户可以通过mt5手机下载正版官网获取这一强大的交易平台。MT5安卓版不仅支持多种产品的交易,还提供了高级图表分析工具和自动化交易功能,使得交易者能够随时随地把握市场。