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演化策略Matlab代码与Beagle: 进化计算的通用C++框架

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简介:
本项目提供了一套基于Matlab的演化策略算法实现,并介绍了如何将其应用于Beagle中——一个用于进化计算研究和应用的开源C++库。 演进策略的MATLAB代码可以通过BEAGLEOpenBEAGLE框架来实现。这是一个基于C++的语言进化计算(EC)平台,它提供了一个高级软件环境用于执行各种类型的EC,并支持树基基因编程以及位串、整数向量和实值向量遗传算法;同时还能处理进化策略。 该体系结构遵循面向对象的编程原则,其中抽象通过松散耦合的对象来表示。OpenBEAGLE的设计目标是提供一个通用且易于使用的环境,具有用户友好性、可移植性、高效性和健壮性的特点,并且完全免费。 其主要特征包括: - 一种模块化和结构化的面向对象的体系架构 - 使用智能指针自动管理内存分配与释放 - 可通过抽象工厂在运行时动态创建各种类型的对象 - 参数及算法可通过文件进行灵活配置,支持复杂的日志记录机制并输出为XML格式 此外,它还具有检查点功能以便于进化恢复和结果分析。整个种群可以分布在多个领域中,并且每个部门的最优个体都会被存入历史档案。 关于具体表示方式与算法: - 提供位串(二进制或格雷编码)及整数向量表示 - 支持指数置换向量表达形式以及实值向量遗传算法 - 实现了各向异性自适应进化策略(SA-ES)和协方差矩阵适配的进化策略(CMA-ES) - 多目标优化(包括NSGA-II) 最后,该框架支持基于树结构基因编程的自动实现。

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  • MatlabBeagle: C++
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    本项目提供了一套基于Matlab的演化策略算法实现,并介绍了如何将其应用于Beagle中——一个用于进化计算研究和应用的开源C++库。 演进策略的MATLAB代码可以通过BEAGLEOpenBEAGLE框架来实现。这是一个基于C++的语言进化计算(EC)平台,它提供了一个高级软件环境用于执行各种类型的EC,并支持树基基因编程以及位串、整数向量和实值向量遗传算法;同时还能处理进化策略。 该体系结构遵循面向对象的编程原则,其中抽象通过松散耦合的对象来表示。OpenBEAGLE的设计目标是提供一个通用且易于使用的环境,具有用户友好性、可移植性、高效性和健壮性的特点,并且完全免费。 其主要特征包括: - 一种模块化和结构化的面向对象的体系架构 - 使用智能指针自动管理内存分配与释放 - 可通过抽象工厂在运行时动态创建各种类型的对象 - 参数及算法可通过文件进行灵活配置,支持复杂的日志记录机制并输出为XML格式 此外,它还具有检查点功能以便于进化恢复和结果分析。整个种群可以分布在多个领域中,并且每个部门的最优个体都会被存入历史档案。 关于具体表示方式与算法: - 提供位串(二进制或格雷编码)及整数向量表示 - 支持指数置换向量表达形式以及实值向量遗传算法 - 实现了各向异性自适应进化策略(SA-ES)和协方差矩阵适配的进化策略(CMA-ES) - 多目标优化(包括NSGA-II) 最后,该框架支持基于树结构基因编程的自动实现。
  • 基于MATLAB仿真操作视频
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    本视频教程深入讲解并演示了如何使用进化策略优化算法进行MATLAB仿真和代码操作,适合科研人员和技术爱好者学习。 领域:MATLAB进化策略优化 内容介绍:本资源提供基于进化策略优化算法的MATLAB仿真及代码操作视频。 适用人群:适用于本科生、硕士生、博士生及其他科研教学人员进行编程学习使用。 运行指南: - 请确保您使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行时,请在当前文件夹窗口中选择正确的工作路径,然后执行Runme_.m脚本段落件。切勿直接运行子函数文件。 - 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和实践。 请按照上述说明使用资源,并参照视频指导完成相关实验与练习。
  • 法探究
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    《进化策略算法探究》一书深入探讨了进化策略算法的基本原理、发展历程及其在解决复杂优化问题中的应用,旨在为科研人员与工程师提供理论指导和实践案例。 进化策略是一种较少使用的进化算法,但它使用起来更加简洁方便。这里提供几种进化策略的程序源代码。
  • 优质
    本段内容探讨了如何运用编程语言编写高效的量化交易策略代码,涵盖了从数据获取、回测分析到实盘交易执行的全过程。 量化策略代码是量化投资领域中的核心技术,在金融市场上为投资者提供了竞争优势的关键工具。随着金融市场的发展,量化交易因其数据驱动、系统化及模型化的特性在投资界占据越来越重要的地位。 本段落将深入探讨99个具体的量化策略,涵盖股票、期货和期权等各类金融产品,并涉及多种技术分析方法、统计学手段以及机器学习的应用。 量化策略的核心在于其基于历史市场数据的特点。通过计算一系列指标如移动平均线(MA)、相对强弱指数(RSI)及MACD等来寻找交易信号与市场规律,是量化投资的基础之一。例如,常见的均线交叉策略即在短期均线上穿或下穿长期均线时发出买入或卖出的信号,这类简单的策略适合初学者使用。 稳健的投资策略必须重视风险管理,在此方面,设置止损点和止盈点以控制损失并保证收益成为必要手段。风险对冲则通过构建与主要投资组合相反相关性的资产组合来降低整体的风险暴露;有时也会利用期权锁定潜在的最大亏损。 机器学习技术在量化交易中的应用显著提升了策略的预测能力。如深度学习预测策略,这类方法通常涉及复杂的数学模型和高计算能力,并能处理大量历史数据以发现市场行为模式并制定相应的交易决策。 事件驱动型策略也越来越受到重视。例如,通过自然语言处理分析新闻报道的情绪倾向来预测特定事件对市场的反应,并据此指导交易行为。这些策略的成功很大程度上取决于信息的及时获取与准确分析。 统计套利是量化交易中的另一重要方面,它利用市场定价偏差进行买入低估资产和卖出高估资产的操作,在价格恢复到正常水平时获利。这类策略的有效性在于精准识别并利用市场的效率缺失。 实际操作中,实施这些策略需考虑诸如交易成本、滑点及流动性等因素,并通过优化确保其在真实环境中的可行性和盈利能力。因此,99个量化策略的源代码不仅展示了各种逻辑思路,还可能涉及参数调整、回测框架和执行细节等关键部分。 投资者可以通过学习这些代码提升编程能力并结合自身见解与理论知识创建适应市场变化的新策略。这是一条不断学习、实践及创新的道路,而这份包含99个量化策略的材料为交易爱好者提供了珍贵的学习资源,助力其在量化投资领域持续进步。
  • YOLOv5.zip
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    本资料探讨并实施了对YOLOv5目标检测模型的各种改进和优化方法,旨在提升其性能、速度及准确性。 yolov5改进优化策略.zip包含了对YOLOv5模型的多种改进和优化方法。文件内详细介绍了如何提升模型性能、加速训练过程以及改善检测精度等方面的策略。这些改进对于希望在实际应用中进一步提高YOLOv5效果的研究人员和技术开发者来说非常有价值。
  • 双变异自适应骨差分
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    简介:本文提出了一种基于双变异策略和自适应骨架机制的改进型差分进化算法。该方法能够有效增强优化过程中的探索与开发能力,适用于解决复杂的多模态优化问题。 骨架差分进化算法能够较好地避免传统差分进化算法在控制参数选择及变异策略选取上的难题。针对基于双变异策略的经典骨架差分算法(MGBDE)未能根据个体的演化差异灵活选用合适的变异策略,以及忽视了过早收敛的问题,本段落提出了一种改进方案。 该新方法引入了一个用于指导不同变异策略的选择因子,并借鉴自适应差分进化算法的设计思路,使选择因子与群体中的每个个体一同参与进化的过程。通过这种方式,可以确保各个体在演化过程中采用最适合自身的变异策略,从而克服了原始算法中盲目性的问题;同时,由于选择因子具有动态调整的特点,新方法依旧保持了骨架算法几乎无需参数配置的优点。 此外,在改进的方案里还添加了一种停滞扰动机制以减少陷入局部最优解的风险。通过使用18个标准测试函数进行实验验证,结果显示该新算法在收敛精度、速度以及鲁棒性等方面均优于多种同类骨架差分进化方法及一些著名的传统差分进化算法。
  • 于自由空间光传播Matlab
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    本Matlab演示代码提供了一个用于模拟自由空间中光波传播的通用计算框架,适用于科研与教学用途。 标题中的“自由空间光传播的通用计算框架:用于‘自由空间光传播的通用计算框架’的Matlab演示代码”指的是一个专门针对自由空间光传播问题的计算模型或算法,它提供了一个通用平台来模拟和分析光在无束缚环境中的传播行为。这个计算框架可能包含了各种光学原理,如几何光学、波动光学以及衍射理论等,适用于科学研究、工程设计以及光学通信等多个领域。 描述部分提到的“演示Matlab代码运行‘submit_20210219’M文件”,表明这是一个使用Matlab编程语言实现的示例程序。Matlab是一种广泛使用的数值计算和数据分析工具,特别适合处理复杂的数学问题和模拟实验。“submit_20210219”很可能是主函数或者是一个关键脚本段落件,用于启动整个计算流程,用户可以通过运行这个M文件来体验和理解该通用计算框架的工作机制。 标签为“C”,可能意味着这个计算框架的部分底层代码或算法是用C语言编写的。这暗示了该框架在效率方面有较好的优化,或者部分计算密集型模块采用了C语言实现以提高速度。 根据提供的压缩包子文件名称“Generalized-computational-framework-for-free-space-light-propagation-main”,我们可以推测这是一个项目的主目录,包含所有相关的源代码、数据文件、文档和其他支持资源。通常这样的结构会包括README文件(介绍项目、如何使用等)、源代码文件夹(如MATLAB代码)、测试数据、结果示例以及可能的编译或运行脚本。 综合以上信息,我们可以预想这个计算框架可能包含以下关键知识点: 1. **几何光学**:利用光线传播的直线性质和反射、折射定律,描述光在自由空间中的传播路径。 2. **波动光学**:考虑光的波动性,运用菲涅尔公式、傅里叶变换等处理衍射和干涉现象。 3. **傅里叶光学**:通过傅里叶分析方法处理光学系统,将光学问题转化为频域问题。 4. **Matlab编程**:利用Matlab的强大数值计算能力,实现光传播的数值模拟。 5. **C语言编程**:部分关键模块可能用C语言编写,以提升计算效率。 6. **光束传播方法**(如Rayleigh-Sommerfeld方法):用于精确计算光束在自由空间中的扩散。 7. **蒙特卡洛模拟**:随机模拟大量光线轨迹,用于研究散射或不规则表面的光学问题。 8. **光学成像系统设计**:可能包括透镜设计、光路布局和成像质量评估。 9. **数据可视化**:通过Matlab的图形功能展示光传播结果,帮助理解和分析。 10. **用户接口**:可能有一个简单的用户界面,允许用户输入参数并运行计算。 要深入理解这个计算框架,需要熟悉上述光学理论和编程技能,并能读懂源代码和相关文档。通过运行提供的“submit_20210219”M文件,可以逐步了解和掌握其工作流程,从而应用到实际的光学问题中。
  • Dual Thrust量
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    _dual Thrust量化策略代码_是一款基于趋势追踪和突破交易原理开发的自动交易系统源码,适用于日内交易与中短线投资,帮助投资者抓住市场波动机会。 Dual Thrust量化策略源码提供了一种基于历史数据预测未来价格波动范围的方法。该策略通过计算每日的高低点来确定次日交易的价格区间,并据此制定买入或卖出决策,以期捕捉市场趋势并减少风险。此方法适用于多种金融市场和时间框架,包括但不限于股票、期货以及外汇市场的日内交易。
  • PSO优
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    本文探讨了对现有粒子群优化(PSO)算法进行策略性改进的方法,旨在提高其在复杂问题求解中的效率和精度。通过调整惯性权重、学习因子等参数,并引入新型更新机制,增强了PSO算法的全局搜索能力和收敛速度,为解决实际工程和科学计算难题提供了新的视角。 本段落介绍了粒子群优化算法的几种常见改进策略,包括权重线性递减PSO、自适应权重PSO以及随机权重PSO等方法。
  • MatlabTriMOEA-TAnR:采双档案重组多模态多目标优法(发表于IEEE期刊)
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    本研究在IEEE进化计算期刊上发表了关于TriMOEA-TAnR的论文,介绍了一种结合双档案和重组策略的创新性多模态多目标优化算法。该算法利用Matlab实现,有效提升了复杂问题求解能力。 在MATLAB中,TriMOEA-TA&R、MMMOP1-6 和 IGDM 的代码来源于刘元平等人发表的研究成果:“使用双归档与复合策略的多模态多目标进化算法”,该论文由IEEE Transactions on Evolutionary Computation 在2019年4月刊载。这些代码依赖于PlatEMO v1.6版本,此平台是由叶田等在《IEEE计算智能杂志》中介绍的一种用于进化多目标优化的MATLAB工具。 将所有相关文件放入PlatEMO主目录后即可运行上述算法。需要注意的是,由于 .mat 文件不保存Pareto最优集,因此无法通过 PlatEMO 自动计算IGDM值。关于如何手动执行 IGDM 计算,请参考 CalculateIGDM.m 脚本中的示例说明。 此外,PFPS文件夹包含了 MMMOP1-6 问题的帕累托前沿和集合数据。同时,文中还提到蔡同悦等人在《IEEE进化计算交易》上发表的一篇文章,介绍了一种使用环形拓扑解决多模态多目标优化问题的方法。