Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)" - Seite 5
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Haben Sie eine Idee, warum es hängen bleibt? Haben Sie im Thread über Bugs und Fehler berichtet?
Ich habe sowohl im Forum als auch an den Support geschrieben. Ist schon lange her. Keine Antwort.
Ich habe lange versucht, Algorithmen dieser Serie in den Optimierer zu ziehen (ich wollte sie parallelisieren), aber er stürzt episch ab - https://www.mql5.com/en/forum/454524/page2#comment_50233782.
Offensichtlich sind Sie darauf gestoßen. Wenn Sie in diesem Beispiel sechs Häkchen lassen, wird es funktionieren. Daher können Sie die Algorithmen dieser Artikelserie jetzt anpassen, nur eben mit einfacheren Beispielen.
Offensichtlich ist Ihnen das schon einmal passiert. Wenn Sie die sechs Häkchen in diesem Beispiel lassen, wird es funktionieren. Daher können Sie die Algorithmen dieser Artikelserie jetzt anpassen, nur eben mit einfacheren Beispielen.
Nun, das wäre eine unrealistische Vereinfachung. Soweit ich weiß, gibt es eine Begrenzung für die Anzahl der Durchläufe, nicht für die Anzahl der Parameter.
Ich habe die Parameter aus den Einstellungen der Test-Fitnessfunktionen genommen, um beim Vergleich der Algorithmen eine mehr oder weniger reale Größe des Optimierungsraums zu haben. ;-).
Nun, das wäre eine unrealistische Vereinfachung. Soweit ich weiß, gibt es eine Begrenzung für die Anzahl der Durchläufe, nicht für die Anzahl der Parameter.
Ich habe die Parameter aus den Einstellungen der Test-Fitnessfunktionen entnommen, um beim Vergleich von Algorithmen eine mehr oder weniger reale Größe des Optimierungsraums zu haben. ;-).
Ehrlich gesagt, verstehe ich nicht, warum MQ diesen Schritt wörtlich nimmt. Es ist die Stufe der minimalen Diskretisierung. Und er hat fast keinen Bezug zum Optimierungsalgorithmus.
Ehrlich gesagt, verstehe ich nicht, warum MQ diese Stufe wörtlich nimmt. Es handelt sich um die Ebene der minimalen Diskretion. Er hat fast nichts mit dem Optimierungsalgorithmus zu tun.
In der realen Darstellung von Merkmalen - ja, und nicht fast, sondern null Beziehung.
Für binäre GA sind die Dinge in dieser Hinsicht etwas komplizierter, es gibt Nuancen.
Ich sagte bereits, dass man den Algorithmus aus den Artikeln nicht direkt mit dem Standard-GA vergleichen kann, das ist falsch. Ein Standard-GA ist ein komplexer Algorithmus, der viele Nuancen berücksichtigt, die auf den meisten Benutzer-PCs funktionieren würden: Arbeitsgeschwindigkeit, Einzigartigkeit neuer Lösungen, Speichereinsparung.
Soweit ich verstanden habe, wird die benutzerdefinierte Optimierung nur auf dem Terminalgraphen auf einem Kern durchgeführt, und ich sprach von einer Multithread-Optimierung im Tester (für den Partikelschwarm-Algorithmus, den ich im Artikel beschrieben habe, für die meisten anderen Algorithmen sollte dies analog auch möglich sein, da es normalerweise ein Prinzip der Aufteilung von Aufgaben in Gruppen von Agenten gibt). Aber der Tester bleibt am primitivsten Beispiel hängen (ich habe den Test oben angegeben), was die Idee im Keim erstickt hat.
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