Algorithmus-Optimierung Meisterschaft. - Seite 10
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Ich habe mich gerade umgesehen und bin auf 2 Igor Volodin gestoßen, habe dann aber gesehen, dass er selbst darauf geachtet hat. Daher habe ich meinen leeren Beitrag gelöscht. Und was die Beteiligung angeht, so bin ich nicht so gut im Programmieren. Entschuldigung für die Unannehmlichkeiten! Viel Glück für alle Teilnehmer an diesem interessanten Wettbewerb!
Nein, nein, Sie können gerne mitmachen, es wird einfache Beispiele für Codes geben. Nehmen Sie einfach ein Beispiel und ändern Sie es ein wenig ab, oder ändern Sie es gar nicht und lassen Sie es so, wie es ist, und veröffentlichen Sie es in Ihrem Namen (die Regeln verbieten das nicht).
Und meine Programmierkenntnisse liegen weit unter dem Durchschnitt des Forums. Sie sind nicht allein).
Die Liste wurde bereits abgearbeitet, danke.
Nicht alle Funktionen sind geräuschvoll. Einige jedoch schon, weshalb die Methode des Gradientenabstiegs scheitert.
Nicht umsonst ist der Name "genetisch" entstanden; die Analogien aus der Natur funktionieren gut: Inzucht, Mutation.
Zunächst wollte ich auch die Methode des Gradientenabstiegs zumindest teilweise anwenden, aber ich habe es dann ganz aufgegeben.
Nicht alle Funktionen sind geräuschvoll. Einige jedoch schon, weshalb die Methode des Gradientenabstiegs scheitert.
Nicht umsonst ist der Name "genetisch" entstanden; die Analogien aus der Natur funktionieren gut: Inzucht, Mutation.
Zunächst wollte ich auch die Methode des Gradientenabstiegs zumindest teilweise anwenden, habe es dann aber ganz aufgegeben.
Es war ein Fehler, sie vollständig abzulehnen. Wenn möglich, können und sollten Sie mehrere Suchalgorithmen zusammen verwenden. Dadurch ergeben sich mehr Suchmöglichkeiten. Auf glatten, kontinuierlichen Abschnitten von FF werden Newtonsche und Gradientenabstieg die Führung übernehmen, während stochastische Methoden bei Rauschen, Abgründen und Spitzen helfen werden. Die kombinierten Algorithmen haben also eine bessere Chance zu gewinnen.
ZS: Ich habe kein kombiniertes.
Das FF-Array (Wertebereich) wird also mit Werten gefüllt, die durch eine mathematische Funktion "erzeugt" werden? Diejenigen, die die Parabel und die Hyperbel auf dem Diagramm in einem Schulheft "zeichnen"?
Wenn ja, dann gibt es doch einen Auftrag...
Übrigens, ja, wenn die Teilnehmer verpflichtet wären, die Dynamik bei der Suche nach den besten Werten in einer Datei zu speichern, wäre es möglich, später Diagramme zu vergleichen, wie sich die Algorithmen auf ihr Ziel zubewegen.
Es ist sehr aufschlussreich.
"Es kann sein oder auch nicht sein" (c).
Im Moment sehe ich für mich keine Lösung für die Entwicklung einer Suchstrategie, die auf Chaosbedingungen anwendbar ist.
Folglich gehe ich davon aus, dass die Ordnung in der FF-Matrix (Wertebereich) vorhanden ist, auch wenn sie nicht vorhanden ist.
Die durch die Funktion erzeugte Oberfläche und ihre Topografie.
Die Feinheiten der Kurven und Zufallsgeräusche werden sicherlich stören, aber ich denke, man kann sie erkennen.
Und es ist wahrscheinlich möglich, Lärm ganz zu vermeiden, wenn man die Suchstrategie befolgt?
(Ich entschuldige mich, wenn meine Argumentation für die Leute, die sich mit dem Thema befassen, wie Unsinn aussieht, ich versuche nur zu argumentieren).
Im Moment sehe ich für mich keine Lösung für die Entwicklung einer Suchstrategie im Chaos.
Folglich gehe ich davon aus, dass die Ordnung in der FF-Matrix (Wertebereich) vorhanden ist, auch wenn sie nicht vorhanden ist.
Die durch die Funktion geschaffene Oberfläche und ihre Topographie...
Die Feinheiten der Kurven und die Zufallsgeräusche werden sicherlich stören, aber ich denke, man kann sie erkennen.
Und man kann wahrscheinlich gar nicht in Lärm geraten, wenn man eine Suchstrategie verfolgt?
(Ich entschuldige mich, wenn meine Argumentation für die Fachleute wie Unsinn aussieht, ich versuche nur zu argumentieren).
Wie bereits angedeutet - Inzucht und Mutation.
Die Meisterschaft ist eine großartige Gelegenheit, Ihre Algorithmen unter harten Wettbewerbsbedingungen zu testen, die härter und anspruchsvoller sind als die des täglichen Lebens. Es ist eine Chance, sich zu vergewissern, dass Ihr Algorithmus nicht mehr besser sein kann, was Vertrauen in die Möglichkeit bedeutet, die Herausforderungen des Lebens zu lösen, die vor uns liegen, oder sich zu vergewissern, dass eine weitere Verbesserung und Optimierung des Algorithmus notwendig oder möglich ist.