期货量化软件:赫兹量化中并行粒子群优化的研究
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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