期货量化软件:赫兹量化中并行粒子群优化的研究

显示全部楼层 · 发表于 2023-10-25 08:24:45

根据这个代码，每个粒子都有一个当前的位置、速度和过去“最佳”点的记忆。这里，“最佳”点是指达到该粒子目标函数最高值的点（一组EA输入参数）。让我们在类里面描述一下。
class Particle  { public:    double position[]; // current point    double best[];       // best point known to the particle    double velocity[]; // current speed          double positionValue; // EA performance in current point    double bestValue;    // EA performance in the best point    int group;          Particle(const int params)    {       ArrayResize(position, params);       ArrayResize(best, params);       ArrayResize(velocity, params);       bestValue = -DBL_MAX;       group = -1;    }  };
所有数组的大小都等于优化空间的维数，因此它等于正在优化的专家顾问参数的数目（传递给构造函数）。默认情况下，目标函数值越大，优化效果越好。因此，用最小可能的 -DBL_MAX 数值来初始化 bestValue 字段。其中一个交易指标通常被用来作为评估EA的标准，如利润、盈利能力、夏普比率等。如果通过较低值被认为更好的参数，例如回撤，来执行优化，则可以进行适当的转换以最大化相反的值。
数组和变量是公有的，以简化访问和它们的重新计算代码。严格遵守OOP原则需要使用“private”修饰符隐藏它们，并描述读取和修改方法。
除了单个粒子外，该算法还处理所谓的“拓扑”或粒子子集。它们可以根据不同的原则来创建。“社会群体拓扑”将用于我们的案例。这样的组存储有关其所有粒子中最佳位置的信息。
class Group  { private:    double result; // best EA performance in the group       public:    double optimum[]; // best known position in the group          Group(const int params)    {       ArrayResize(optimum, params);       ArrayInitialize(optimum, 0);       result = -DBL_MAX;    }          void assign(const double x)    {       result = x;    }          double getResult() const    {       return result;    }          bool isAssigned()    {       return result != -DBL_MAX;    }  };
通过在粒子类的“group”字段中指定组名，我们可以指示粒子所属的组（见上文）。
现在，让我们继续对粒子群算法本身进行编码。它将作为一个单独的类实现。让我们从粒子和群的数组开始。
class Swarm  { private:    Particle *particles[];    Group *groups[];    int _size;          // number of particles    int _globals;       // number of groups    int _params;          // number of parameters to optimize
对于每个参数，我们需要指定执行优化的值的范围，以及增量（步长）。
   double highs[];    double lows[];    double steps[];

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