Implementacja algorytmu optymalizacji roju cząstek w R

Question

Sprawdzam prostą strategię przecinania średniej ruchomej w R. Zamiast przeprowadzania ogromnej symulacji w przestrzeni o 2 wymiarach (długość krótkoterminowej średniej kroczącej, długość długoterminowej średniej kroczącej), Chciałbym zaimplementować algorytm Optymalizacji rój cząstek, aby znaleźć optymalne wartości parametrów. Przeglądałem sieć i czytałem, że ten algorytm jest bardzo skuteczny. Co więcej, fascynuje mnie sposób działania algorytmu ...

Czy ktokolwiek z was ma doświadczenie w implementacji tego algorytmu w R? Czy są przydatne pakiety, które można wykorzystać?

Wielkie dzięki za komentarze.

Martin

Answer 1

Cóż, nie jest to pakiet dostępny na CRAN nazywa pso, i rzeczywiście jest to optymalizator cząstek roju (PSO).

Polecam ten pakiet.

Jest aktywnie rozwijany (ostatnia aktualizacja 22 września 2010 r.) I jest zgodny z reference implementation dla PSO. Ponadto pakiet zawiera funkcje do diagnostyki i drukowania wyników.

pewnością wydaje się być jeszcze wyrafinowany pakiet główny interfejs function (funkcja psoptim) jest bardzo proste - wystarczy przejść w ciągu kilku parametrów opisujących domeny problemu, a funkcja kosztu.

Dokładniej, najważniejsze argumenty przejść w podczas rozmowy psoptim:

• wymiary problemu, jako wektor (nominalnej);

• dolne i górne granice dla każdej zmiennej (dolnej i górnej); i

• funkcja kosztu (fn)

Istnieją inne parametry w psoptim metodą podpisu; są one ogólnie związane z kryteriami konwergencji i tym podobnymi).

Czy są jakieś inne implementacje PSO w R?

Istnieje pakiet R o nazwie dla (równoległe PSO). Jest dostępny na R-Forge. Nic nie wiem o tym pakiecie; pobrałem go i przejrzałem dokumentację, ale to wszystko.

Poza tymi dwoma, z których żadna nie jest mi znana. Około trzech miesięcy temu szukałem R implementacji bardziej popularnej meta-heurystyki. Jest to jedyna znana mi implementacja pso. Wiązania R z GSN Biblioteką Gnu) ma symulowany algorytm wyżarzania, ale żadna z zainspirowanych biologicznie meta-heurystyk.

Innym miejscem, w którym należy szukać, jest oczywiście CRAN Task View do optymalizacji.Nie znalazłem innej implementacji PSO poza tym, co tutaj przytoczyłem, chociaż jest tam sporo paczek tam wymienionych, a większość z nich nie sprawdzała innych niż przeglądając podsumowanie nazwy i jedno zdanie.