El algoritmo genético y sus posibles aplicaciones - página 10

 
Реter Konow:
Para crear, se necesita una idea. Un concepto de creación. Usted argumenta que no es necesario. Que basta con agitar el "frasco" con partículas más violentamente y todo se construirá por sí mismo: el universo y los seres vivos... Bueno, agítalo, entonces...

Yo trabajaría primero los conceptos. Por supuesto, hay mucho más que "agitar" cuantitativamente que pensar cualitativamente... Pues bien, crea un AG adecuado y deja que burbujee con entidades y observaremos.

Por cierto, he creado un hilo llamado "centrífuga algorítmica". Allí expresé opiniones similares. Estaba pensando en crear un "mezclador de parámetros".

Sí, las sacudidas son una forma universal de crear algo nuevo. Por ejemplo, si un hombre y una mujer sacuden un poco la cama, nacerá una nueva vida.

 
khorosh:

Sí, las sacudidas son una forma universal de crear algo nuevo. Por ejemplo, si un hombre y una mujer sacuden un poco la cama, nace una nueva vida)).

Probablemente haya una ley en el universo: todo empieza con una idea y termina con un temblor sin sentido... El arte, por ejemplo, lo ha demostrado. Ahora el Mercado también lo está demostrando... A continuación, la biotecnología demostrará...

 
Реter Konow:
¿Y cuál es la complejidad de los sistemas creados por la "agitación"? Este método es similar al test de Rorschach, en el que las manchas dan lugar a imágenes. Por cierto, el verdadero enfoque de los artistas modernos es salpicar de pintura los lienzos, y los "entendidos" encontrarán algo que admirar).

¿Hay resultados serios? ¿Existen sistemas de trabajo?

Qué más da, de todas formas no me crees).

¡Cualquier OA no es más que una determinada manera de ordenar (estrategia de búsqueda), pero la búsqueda es siempre en una dirección LOCAL en el espacio de búsqueda! Si se puede encontrar el mejor resultado de forma no aleatoria, entonces se puede construir una fórmula analítica y calcular directamente el mejor valor de la función, ¿por qué necesitamos entonces AO?

Ciertamente hay resultados serios, he contado, la optimización de una forma en la maximización de la fuerza y la minimización del volumen, la búsqueda de nuevos materiales con las propiedades establecidas con la construcción de redes de cristal multidimensionales, pero así, en un instante.

 
Andrey Dik:

Cualquier OA no es más que una determinada forma de ordenar (estrategia de búsqueda), pero la búsqueda siempre tiene lugar en una dirección LOCAL en el espacio de búsqueda.

método de descenso de gradiente
 
Andrey Dik:

basta con envenenar el aire y el agua para que toda la base alimentaria se extinga, algo que el hombre ha hecho notablemente en los últimos tiempos. el hombre puede ponerse, a grandes rasgos, una máscara antigás, pero las aves y los peces no.

los virus son una basura! el hombre es lo suficientemente inteligente como para hacerse inmune a las infecciones y con la regeneración y la inmortalidad como las medusas, el único problema es el propio hombre - al destruir accidentalmente toda la vida en el planeta el hombre se extinguirá (formalmente, por supuesto, en realidad simplemente se trasladará a un planeta vecino y comenzará a cagar allí).

lo mas gracioso es que el hombre puede hacer su propia comida de casi cualquier cosa, siendo el petroleo lo mejor, por supuesto. asi que no le importa especialmente la comida viva, tiene suficiente comida no viva.

un ser perfecto es aquel que puede modificar su genoma y crear alimentos a partir de materiales inanimados. los humanos se acercan a la perfección. si un ser perfecto necesita la moral es la pregunta del millón.

La moral es primordial, sólo así la supervivencia, la moral nos distingue de los animales.

 
TheXpert:
método de descenso de gradiente

El descenso de gradiente es también una búsqueda de dirección aleatoria que no garantiza encontrar el máximo global, la estrategia de búsqueda de "descenso de gradiente" se basa en la suposición de que la superficie continuará cambiando en la misma dirección en consecuencia, por lo que es extremadamente malo para las funciones con transiciones agudas, torceduras y agujeros.

no tiene sentido utilizar ningún AO, aunque sea de descenso de gradiente, si el extremo puede calcularse analíticamente en lugar de iterativamente.

 
Кеша Рутов:

La moral es primordial, sólo después de la supervivencia, la moral nos distingue de los animales.

El hombre, con su alabada "moralidad", es de hecho peor que los animales. mira a tu mujer: ningún lobo mataría por la piel de un conejo, ni un conejo por un lobo, por mucho que se odien o se teman.

Nadie en el mundo animal se come a su propia especie sólo para parecer más joven.

 
Andrey Dik:
claramente
 
Реter Konow:
¿Y cuál es la complejidad de los sistemas creados por la "agitación"? Este método es similar al test de Rorschach, en el que las manchas dan lugar a cuadros. Por cierto, el verdadero enfoque de los artistas modernos es salpicar de pintura los lienzos, y los "entendidos" encontrarán algo que admirar).

¿Hay resultados serios? ¿Existen sistemas de trabajo?
 
AZAT KHALITOV:
Uno de los resultados está probado en mi cuenta demo - tengo una señal en mi perfil, el segundo resultado reacciona a señales muy raras en una determinada condición de mercado - cuando el índice sentix está por encima de alrededor de 8 (idealmente por encima de 20 como en 2017 y 2018, pero a principios de marzo hubo 3 eventos de este tipo debido a las noticias sobre el petróleo - sentix refleja la volatilidad general de toda la bolsa europea, en 2019 3 eventos, mientras que 2017 y 2018 todos los días 1 evento, de unos 1000 eventos sólo 2 no rentables). En general, los resultados son como buscar onamalias en un gráfico de precios: cuando se producen, el precio intenta volver a la normalidad. Alguien escribió aquí que tiene sentido utilizar el enfoque algorítmico, lo hace - se puede utilizar estrategias diarias pero con parámetros libres y coeficientes libres para ellos y por supuesto el resultado depende de la función utilizada en ontester() + inclusión de testerstop() en el algoritmo para rechazar algunos resultados. Por supuesto, los resultados no son perfectos, por ejemplo, el Asesor Experto que se está probando como señal ahora sólo abre órdenes de venta debido a las limitaciones de la estrategia inicial (por así decirlo, el sentido inherente), pero he entendido cómo funciona la estrategia y voy a escribir un nuevo algoritmo con correcciones para habilitar las posiciones de la Bahía dentro de un mes. Inmediatamente note que el resultado probado todavía no puede ser utilizado - es sólo una idea desnuda sin la mejora, sin la gestión del riesgo + la pérdida de la parada incorrecta (todos los errores comprobados y necesitan ser arreglados, pero hasta ahora no se incluyen en el código de trabajo), además de que necesitamos el tratamiento del factor de noticias. Hasta ahora los errores no han afectado a las pruebas debido a la baja volatilidad de toda la bolsa europea (esto no se aplica a la volatilidad local, que se observa ahora). En general, todos obtienen resultados diferentes debido a los diferentes significados implícitos y a los diferentes enfoques de la optimización, implementados por el manejador ontester(). El resultado también se ve afectado por la forma de describir el algoritmo de la estrategia inicial (pequeños detalles - mutaciones para el resultado final) - en un resultado, un error en la descripción (no advertido antes de la optimización) permitió abrir órdenes adicionales en el resultado final. El uso del algoritmo genético en este caso es similar al uso en redes neuronales (una red neuronal es una función compleja con un gran número de parámetros y una de las formas de entrenarla es el algoritmo genético)
Razón de la queja: