Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)" - página 8

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mytarmailS #:
¿Por qué?

¿Serías capaz de conducir un coche por una carretera desconocida utilizando sólo los retrovisores y con el parabrisas tapado?

 
Nikolai Semko #:

¿Se puede conducir un coche por una carretera desconocida utilizando sólo los retrovisores y con el parabrisas tapado?

En un entorno cambiante y no estacionario, operar con parámetros constantes es cuanto menos ingenuo....

Como idea.
La superficie de optimización cambia lentamente si la consideramos dinámica...

Si la convertimos en una serie temporal, podemos intentar predecir esta dinámica... Así podremos conocer los parámetros óptimos del CT para mañana.
 
mytarmailS #:
En un entorno cambiante y no estacionario, operar con parámetros constantes es cuanto menos ingenuo.....

Como idea.
La superficie de optimización cambia lentamente si te la imaginas en dinámica...

Si la convertimos en una serie temporal, podemos intentar predecir esta dinámica... Así podemos conocer los parámetros óptimos de la ST para mañana y para ayer.

En un entorno cambiante (en este caso, la superficie de optimización) no es importante dónde se para en un momento dado, sino dónde este punto bajará o subirá en el momento siguiente. Además, y esto no es importante, pero sí lo es si se moverá hacia arriba con aceleración o con deceleración.
Es decir, si eliges un punto en una pendiente ascendente, pero en el momento siguiente el ritmo de crecimiento empieza a desacelerarse, será una decisión peor que si eliges un punto en un valle descendente, pero si en el momento siguiente el ritmo de caída se ralentiza.
Sin un modelo predictivo con probabilidad > 55% cualquier estrategia no es nada.

 

Hay un buen criterio para que una estrategia funcione correctamente.
La línea de fondos debe estar por encima de la línea de balance más del 50% ( mejor el 60%) del tiempo.
Ve a las señales superiores y mira el gráfico inferior donde están estas dos líneas.
Casi todas tienen la línea verde (línea de fondos) por debajo de la línea de balance la mayor parte del tiempo.
No entiendo por qué la gente hace crecer los lotes en lugar de hacer crecer los beneficios.



así es como debería ser


 
Les hablaré del AG estándar, qué es y por qué no está en las pruebas.
el AG estándar es uno de los AO más antiguos, y al mismo tiempo uno de los más potentes. es un algoritmo binario, de ahí todas sus limitaciones, el número de parámetros opt y su paso. la cuestión es que un cromosoma binario tiene un límite de longitud y no se puede hacer nada al respecto.
además de la limitación de la longitud del cromosoma (y no se trata sólo del número de parámetros opt) existen otros inconvenientes, como la imposibilidad de aplicar paso dinámico y otros, por no hablar de la imposibilidad de aplicar paso cero.
A pesar de todas las desventajas, sigue siendo uno de los algos más potentes en la actualidad.
las pruebas en los articulos se realizan con paso cero, por lo que el Ga estandar no se puede probar e introducir en la tabla, simplemente no se puede utilizar para estas pruebas. sin embargo, he intentado probar Ga con el paso minimo posible para las pruebas con 2 I antes, y ahora con 10 parametros, y converge casi completamente en todas las funciones! pero el uso de 100 y mas parametros como en las pruebas no se puede aplicar, hay una limitacion en la longitud del cromosoma.
en resumen. el ha estándar (binario) es moral y físicamente obsoleto. no hay intención de ofender a los desarrolladores, es sólo un hecho.
en un momento en que las naves exploran la inmensidad del gran teatro, es decir, todo tipo de tertulias aconsejan cómo vivir y cómo no vivir, es el momento de considerar la posibilidad de añadir varios AOs a MT5, ampliará las oportunidades para el usuario sin lugar a dudas.
 
"Diré una cosa, sin ánimo de ofender" (el original suena diferente).
no importa si el FF es estático o cambia dinámicamente! el punto es lo rápido que AO es capaz de converger. es decir, AO es capaz de ajustar los parámetros más rápido que el FF está cambiando (debe ser).
Durante mucho tiempo estuve pensando en cómo aplicar una red neuronal para aumentar la convergencia de AO...... Parece que los tiempos han llegado de tal manera que incluso tal cosa es posible.
AO no hace ninguna diferencia si el FF cambia o no, todavía busca a ciegas. es la estrategia de búsqueda que determina el éxito de una misión aparentemente sin esperanza.
 
Andrey Dik #:
"Diré una cosa, sin ánimo de ofender" (el original suena diferente).
no hay diferencia si el FF es estático o cambia dinámicamente! el punto es lo rápido que AO es capaz de converger. es decir, AO es capaz de ajustar los parámetros más rápido que el FF está cambiando (debe ser).
Durante mucho tiempo estuve pensando en cómo aplicar una red neuronal para aumentar la convergencia de AO...... Parece que los tiempos han llegado de tal manera que incluso tal cosa es posible.
A AO le da igual que el FF cambie o no, sigue buscando a ciegas. es la estrategia de búsqueda la que determina el éxito de una misión aparentemente desesperada.
No confundas los conceptos
La FF es una función para calcular el error.
Y OP es una superficie de optimización.

Llamar a la primera la segunda no es correcto.
 
Nikolai Semko #:

En un entorno cambiante (en este caso, una superficie de optimización), no importa dónde te detengas en un momento dado, sino dónde baje o suba ese punto en el siguiente

¿Qué he escrito? ¿No lees?

 
mytarmailS #:
No confundir los conceptos
FF es una función para el cálculo de errores
Y OP es una superficie de optimización

Llamar a la primera la segunda no es correcto

No, estás confundido.

FF es una función de aptitud, es decir, el valor de algún criterio de evaluación, toda el área de valores FF es una superficie (puede ser multidimensional).

¿Y qué tiene que ver la "función para el cálculo de errores"? FF es un concepto general para cualquier criterio de evaluación, no sólo "función para el cálculo de errores"

Y "OP" no es un concepto que haya encontrado en ningún sitio.

 
Andrey Dik #:

No, estás confundido.

FF es una función de aptitud, es decir, el valor de algún criterio de evaluación, toda el área de valores FF es una superficie (puede ser multidimensional).

¿Y qué tiene que ver la "función para el cálculo de errores"? FF es un concepto general para cualquier criterio de evaluación, no sólo "función para el cómputo de errores"

Y "OP" no es un concepto que haya visto en ningún sitio.

La función de aptitud es una subespecie de la función objetivo, también conocida como función de aptitud, la aptitud es el error.



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