Der genetische Algorithmus und seine Anwendungsmöglichkeiten - Seite 10

 
Реter Konow:
Um etwas zu schaffen, braucht man eine Idee. Ein Konzept der Schöpfung. Sie argumentieren, dass dies nicht notwendig ist. Dass es genügt, das "Gefäß" mit den Teilchen heftiger zu schütteln, und alles wird sich selbst aufbauen - das Universum und die Lebewesen... Nun, dann schütteln Sie es...

Ich würde zuerst an Konzepten arbeiten. Natürlich gibt es quantitativ viel mehr "aufzurütteln" als qualitativ zu denken... Nun, erstellen Sie eine geeignete GA und lassen Sie sie mit Entitäten sprudeln und wir werden es beobachten.

Übrigens habe ich einen Thread mit dem Titel "Algorithmische Zentrifuge" erstellt. Ich habe mich dort ähnlich geäußert. Ich habe daran gedacht, einen "Parametermixer" zu erstellen.

Ja, Schütteln ist ein universelles Mittel, um etwas Neues zu schaffen. Wenn zum Beispiel ein Mann und eine Frau das Bett ein wenig schütteln, wird ein neues Leben geboren.

 
khorosh:

Ja, Schütteln ist ein universelles Mittel, um etwas Neues zu schaffen. Wenn zum Beispiel ein Mann und eine Frau das Bett ein wenig schütteln, wird ein neues Leben geboren.)))

Es gibt wahrscheinlich ein Gesetz im Universum - alles beginnt mit einer Idee und endet mit einem hirnlosen Schütteln... Die Kunst zum Beispiel hat es bewiesen. Jetzt beweist es auch der Markt... Als nächstes wird sich die Biotechnologie als...

 
Реter Konow:
Und wie komplex sind die Systeme, die durch "Schütteln" entstehen? Diese Methode ähnelt dem Rorschach-Test, bei dem aus Flecken Bilder entstehen. Der eigentliche Ansatz der modernen Künstler besteht übrigens darin, Farbe auf Leinwände zu spritzen, und "Kenner" werden etwas finden, das sie bewundern können).

Gibt es ernsthafte Ergebnisse? Sind funktionierende Systeme vorhanden?

Egal, du glaubst mir sowieso nicht.)

Jedes AO ist nur eine bestimmte Art der Sortierung (Suchstrategie), aber die Suche erfolgt immer in einer LOKALEN Richtung im Suchraum! Wenn man das beste Ergebnis nicht zufällig finden kann, dann kann man eine analytische Formel konstruieren und direkt den besten Wert der Funktion berechnen, warum brauchen wir dann AO?

Sicherlich gibt es ernste Ergebnisse, ich habe gesagt, die Optimierung der Form bei der Maximierung der Festigkeit und der Minimierung des Umfanges, die Suche der neuen Materialien mit den aufgegebenen Eigenschaften mit der Konstruktion der mehrdimensionalen Kristallgitter, aber es so, im Nu.

 
Andrey Dik:

Jedes AO ist nur eine bestimmte Art der Sortierung (Suchstrategie), aber die Suche findet immer in einer LOKALEN Richtung im Suchraum statt!

Gradientenabstiegsverfahren
 
Andrey Dik:

es genügt, die luft und das wasser zu vergiften, um die gesamte nahrungsgrundlage auszulöschen, was der mensch in letzter zeit bemerkenswert gut gemacht hat. der mensch kann, grob gesagt, eine gasmaske aufsetzen, aber vögel und fische nicht.

Viren sind Blödsinn! Der Mensch ist klug genug, um sich gegen Infektionen immun zu machen und mit Regeneration und Unsterblichkeit wie Quallen, das einzige Problem ist der Mensch selbst - durch die versehentliche Zerstörung allen Lebens auf dem Planeten wird der Mensch aussterben (formal natürlich, in Wirklichkeit einfach auf einen anderen geeigneten Planeten ziehen und dort anfangen zu scheißen).

das witzigste ist, dass der mensch seine eigene nahrung aus fast allem herstellen kann, am besten natürlich aus erdöl. er kümmert sich also nicht besonders um lebende nahrung, nicht-lebende nahrung reicht ihm.

ein perfektes wesen ist ein wesen, das sein genom verändern und nahrungsmittel aus unbelebten materialien herstellen kann. der mensch kommt der perfektion sehr nahe. ob ein perfektes wesen moralisch sein muss, ist die frage von millionen.

Moral ist oberstes Gebot, nur so überleben wir, Moral unterscheidet uns von Tieren.

 
TheXpert:
Gradientenabstiegsverfahren

Der Gradientenabstieg ist ebenfalls eine zufällige Richtungssuche, die nicht garantiert, dass das globale Maximum gefunden wird. Die Suchstrategie des "Gradientenabstiegs" basiert auf der Annahme, dass sich die Oberfläche weiterhin in dieselbe Richtung verändert, weshalb sie für Funktionen mit scharfen Übergängen, Knicken und Löchern äußerst ungeeignet ist.

es macht keinen Sinn, eine AO zu verwenden, auch wenn es sich um einen Gradientenabstieg handelt, wenn das Extremum analytisch und nicht iterativ berechnet werden kann.

 
Кеша Рутов:

Moral ist das Wichtigste, erst nach dem Überleben unterscheidet uns die Moral von den Tieren.

Der Mensch mit seiner gepriesenen "Moral" ist in Wirklichkeit schlimmer als die Tiere. Sehen Sie sich Ihre Frau an - kein Wolf würde für ein Kaninchenfell töten, kein Kaninchen würde für einen Wolf töten, egal wie sehr sie sich gegenseitig hassen oder fürchten.

In der Tierwelt frisst niemand seine eigene Art, nur um jünger auszusehen.

 
Andrey Dik:
eindeutig
 
Реter Konow:
Und wie komplex sind die Systeme, die durch "Schütteln" entstehen? Diese Methode ähnelt dem Rorschach-Test, bei dem aus Klecksen Bilder entstehen. Der eigentliche Ansatz der modernen Künstler besteht übrigens darin, Farbe auf Leinwände zu spritzen, und "Kenner" werden etwas finden, das sie bewundern können).

Gibt es ernsthafte Ergebnisse? Sind funktionierende Systeme vorhanden?
 
AZAT KHALITOV:
Eines der Ergebnisse wird auf meinem Demokonto getestet - ich habe ein Signal in meinem Profil, das zweite Ergebnis reagiert auf sehr seltene Signale in einem bestimmten Marktzustand - wenn der sentix-Index über etwa 8 ist (idealerweise über 20 wie in 2017 und 2018, aber Anfang März gab es 3 solche Ereignisse aufgrund von Öl-Nachrichten - sentix spiegelt die Gesamtvolatilität der gesamten europäischen Börse wider, in 2019 3 Ereignisse, während 2017 und 2018 jeden Tag 1 Ereignis, von etwa 1000 Ereignissen nur 2 unrentabel). Im Allgemeinen sind die Ergebnisse vergleichbar mit der Suche nach Onamalien in einem Preisdiagramm - wenn sie auftreten, versucht der Preis, zur Normalität zurückzukehren. Jemand hat hier geschrieben, dass es sinnvoll ist, einen algorythmischen Ansatz zu verwenden, und das ist es auch - man kann tägliche Strategien verwenden, aber mit freien Parametern und freien Koeffizienten für sie, und natürlich hängt das Ergebnis von der Funktion ab, die in ontester() verwendet wird, sowie von der Einbeziehung von testerstop() in den Algorithmus, um einige Ergebnisse abzulehnen. Natürlich sind die Ergebnisse nicht perfekt, zum Beispiel öffnet der Expert Advisor, der als Signal getestet wird, jetzt nur Verkaufsaufträge aufgrund von Einschränkungen der ursprünglichen Strategie (sozusagen die inhärente Bedeutung), aber ich habe verstanden, wie die Strategie funktioniert und ich werde einen neuen Algorithmus mit Korrekturen für die Aktivierung von Bay-Positionen innerhalb eines Monats schreiben. Man merkt sofort, dass das getestete Ergebnis noch nicht verwendet werden kann - es ist nur eine bloße Idee ohne Verbesserung, ohne Risikomanagement + falscher Stop-Loss (alle Fehler wurden geprüft und müssen behoben werden, sind aber bisher nicht im Arbeitscode enthalten) plus wir brauchen eine Behandlung des Nachrichtenfaktors. Bisher haben sich die Fehler aufgrund der geringen Volatilität der gesamten europäischen Börse nicht auf die Tests ausgewirkt (dies gilt nicht für die lokale Volatilität, die jetzt zu beobachten ist). Im Allgemeinen erhält jeder unterschiedliche Ergebnisse aufgrund unterschiedlicher impliziter Bedeutung und unterschiedlicher Ansätze zur Optimierung, die durch den ontester()-Handler implementiert werden. Das Ergebnis wird auch davon beeinflusst, wie Sie den Algorithmus der ursprünglichen Strategie beschreiben (kleine Details - Mutationen für das Endergebnis) - in einem Ergebnis erlaubte ein Fehler in der Beschreibung (der vor der Optimierung nicht bemerkt wurde) die Eröffnung zusätzlicher Aufträge im Endergebnis. Die Verwendung des genetischen Algorithmus in diesem Fall ähnelt der Verwendung in neuronalen Netzen (ein neuronales Netz ist eine komplexe Funktion mit einer großen Anzahl von Parametern und eine der Möglichkeiten, sie zu trainieren, ist ein genetischer Algorithmus).