Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)" - Seite 10

 
Durch eine Art Kreuzvalidierung wird die beste Nadel oder Oberfläche ausgewählt. Und um viele Nadeln zu erhalten, können Sie über verschiedene Teile der Geschichte hinweg optimieren. Die gleiche ph-id bleibt die gleiche.
 
Andrey Dik #:

Ich kann nicht für andere Artikel auf MQL verantwortlich sein, aber dort haben Leute etwas getan und etwas geteilt, im Gegensatz zu Ihnen.
wikipedia ist nur ein einfaches Schreiben von Leuten, die nicht verantwortlich sind, und auch politisiertes Schreiben.
Was meine Artikel angeht, was genau funktioniert nicht? Hören Sie auf zu plappern, tun Sie etwas.
Ja, ich habe selbst einen wikipedia-Artikel beherrscht, als ich eine Promotion gemacht habe 😀 Du schickst die Leute zu wikipedia, um zu sagen, schaut mal, da steht das Gleiche. Das ist wirklich lustig.
 
Andrei, gibt es noch viele weitere Algorithmen? Ist es sinnvoll, bei SSG aufzuhören, oder gibt es potenziell stärkere Algorithmen? )
 
Maxim Dmitrievsky #:
Durch eine Art Kreuzvalidierung wird die beste Nadel oder Oberfläche ausgewählt. Und um viele Nadeln zu erhalten, können Sie über verschiedene Teile der Geschichte hinweg optimieren. Der pH-Wert bleibt derselbe.

Hier ist übrigens eine Möglichkeit, Parameter herauszufiltern, die immer geschüttet werden (geben Sie sie in Eulen als fehlerhaft ein, und der Tester überspringt sie). wählen Sie die Bereiche aus, die am häufigsten geschüttet werden. und verwenden Sie diese geschütteten Bereiche dann so, wie es Ihre Vorstellungskraft erfordert.

 
Andrey Dik #:

Hier ist übrigens eine Möglichkeit, Parameter herauszufiltern, die immer abfließen (geben Sie sie in Eulen als fehlerhaft ein, und der Tester überspringt sie). wählen Sie die Bereiche aus, die am häufigsten abfließen. und verwenden Sie diese abfließenden Bereiche dann so, wie es Ihre Vorstellungskraft erfordert.

Es ist nicht ganz klar, warum der Tester nicht über eine solche intuitive Möglichkeit verfügt, mehrere Teile der Geschichte und den Durchschnitt zu prüfen. Vielleicht wird es irgendwie über Frames gemacht.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Andrei, gibt es noch viele weitere Algorithmen? Ist es sinnvoll, bei SSG aufzuhören, oder gibt es potenziell stärkere Algorithmen? )

Es gibt eine Menge Algorithmen, ich weiß nicht, ob es noch leistungsfähigere Algorithmen gibt.

Die Tabelle ist lebendig, ich füge Algorithmen hinzu, wenn ich sie lerne, d.h. ich kann nicht sagen, dass der da drüben der coolste ist, ich kenne nur die, die ich beschrieben habe))))

In der Tat war es bereits möglich, Ameise, Biene und Unkraut, sie sind sehr gut. hölzernen natürlich jetzt reißt alle, was der nächste Führer sein wird - ich weiß es nicht.

Ich werde zu den Hybriden kommen, wenn ich alle wichtigen bekannten durchgegangen bin, Hybride sind sehr vielversprechend.

Im Moment betrachte ich die Populationstypen, aber es gibt noch andere Typen, es wird interessant sein, auch sie zu studieren.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Ich verstehe nicht ganz, warum es im Tester bisher keine intuitive Möglichkeit gibt, mehrere Teile der Geschichte zu überprüfen und einen Durchschnitt zu bilden. Vielleicht wird das irgendwie über Frames gemacht.
Mit dem Tester/Optimierer im Allgemeinen kommen viele neue Ideen, ich weiß nicht, ob es ein spezieller Entwickler ist, der das macht, oder ob einer aus dem Team, der verfügbar ist, es macht....
 
Nikolai Semko #:
Aus dem Zusammenhang gerissen. Lies weiter.
Ich habe gesagt, dass die Richtigkeit der Wahl eines Punktes auf dem OP nicht von einem Hügel oder einer Senke und nicht einmal von der Geschwindigkeit des lokalen Bewegungsvektors in der Zeit abhängt, sondern nur vom Vorzeichen des Beschleunigungsvektors (Ableitung der Geschwindigkeit), von dem ein Teil in der Zukunft liegt, die nicht bekannt ist.
Was ich damit sagen will, ist, dass wir durch Beobachtung der zeitlichen Veränderung des OD,
eine Vorhersage für den nächsten OD machen können, was bedeutet, dass wir das Vorzeichen des Beschleunigungsvektors und den Punkt und den Fit.... erhalten können.
Es ist also die Zukunft, die unbekannt ist.


OP ist eine Optimierungsfläche
 

Es ist ein großer Fehler, aus der Betrachtung von dreidimensionalen Bildern Ideen zu gewinnen. Das ist so, als würde man von zweidimensionalen Bildern auf den dreidimensionalen Fall schließen.

Bei zwei Parametern entspricht die Anzahl der Sättel in etwa der Anzahl der Maxima - zwischen zwei Maxima gibt es einen Sattel (bei einem Parameter gibt es überhaupt keine Sättel). Mit zunehmender Anzahl von Parametern wird die Anzahl der Sättel viel größer als die Anzahl der Extrema und sie werden vielfältiger. Die Hauptaufgabe der Maximierung besteht darin, einen Sattel nicht als Extremum zu nehmen, was aufgrund der begrenzten Anzahl von Berechnungspunkten durchaus möglich ist.

Wenn es Unstetigkeiten in der Abhängigkeit des Ziels von den Parametern gibt, dann ist es völlig dunkel und es ist einfach unmöglich, sich alle multivariaten Varianten vorzustellen.

 
Aleksey Nikolayev #:

Es ist ein großer Fehler, aus der Betrachtung von dreidimensionalen Bildern Ideen zu gewinnen. Das ist so, als würde man aus zweidimensionalen Bildern Rückschlüsse auf einen dreidimensionalen Fall ziehen.

Bei zwei Parametern entspricht die Anzahl der Sättel in etwa der Anzahl der Maxima - zwischen zwei Maxima befindet sich ein Sattel (bei einem Parameter gibt es überhaupt keine Sättel). Mit zunehmender Anzahl von Parametern wird die Anzahl der Sättel viel größer als die Anzahl der Extrema und sie werden vielfältiger. Die Hauptaufgabe der Maximierung besteht darin, einen Sattel nicht als Extremum zu nehmen, was aufgrund der begrenzten Anzahl von Berechnungspunkten durchaus möglich ist.

Wenn es Unstetigkeiten in der Abhängigkeit des Ziels von den Parametern gibt, dann ist es völlig dunkel und es ist einfach unmöglich, sich alle multivariaten Varianten vorzustellen.

Ja, das ist richtig. Dreidimensionale Bilder sind das Maximum, das wir sehen können, mehr Dimensionen können wir nicht sehen. Aber wir müssen eine Vorstellung von der Oberfläche für AO-Tests haben.

Ich verwende dreidimensionale Testfunktionen (zwei Parameter), selbst bei 1000 Parametern in den Tests sind es 500 Testfunktionen.

Wenn die FF in den Parametern "heterogen" ist, wie im Fall des Expert Advisors, dann ist es unmöglich, sich überhaupt eine Wirbelfläche vorzustellen, aber es ist nicht schwieriger als bei "homogenen" Testfunktionen. Alle Algorithmen in den Artikeln werden auf "Chitting" getestet, so könnte man z.B. tatsächlich zwei Parameter wählen und sie auf alle anderen kopieren, dann würden die multivariaten Testfunktionen ein- und zweimal anklicken.

Es gibt auch eine Methode für "parallel-perpendikulare" (ich weiß nicht, wie sie genau heißt) Tendenzen von Algorithmen, d.h. wenn ein Algorithmus bessere Optimierungsprobleme löst, bei denen Scheitel- und Tiefpunkte vertikal und horizontal zu Koordinatenachsen liegen, fallen solche Algorithmen bei Tests auf Funktionen mit Drehung durch (man nehme eine beliebige Testfunktion und drehe sie um 5-10 Grad).