Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)" - página 13
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por desgracia, o tal vez por suerte, el bot no genera información nueva, pero la información que está disponible públicamente suele estar distorsionada. creo que esto se debe a los mecanismos de interpolación de la información. miente, se inventa abreviaturas inexistentes de algoritmos, incluso se inventa sobre la marcha los nombres de los autores y las fechas del algoritmom)))). hay que tener mucho cuidado con este tipo de información.
Como ayudante en la edición de textos, correcciones estilísticas y obtención de referencias a la hora de redactar artículos... sí, un ayudante indispensable.
Gracias. Los locales los encuentro indirectamente mediante la interrupción forzosa de la optimización cuando interviene un gran número de núcleos. A grandes rasgos, hay 20 agentes en el Probador, interrumpo la optimización después de 2000 pasadas.
He aquí un ejemplo de conjuntos obtenidos con tal interrupción. Si no se interrumpiera, las imágenes del enlace mostrarían los 20 conjuntos iguales. Pero con la interrupción se puede ver un comportamiento diferente de los conjuntos, entre los cuales es muy posible que haya alguno que pase OOS.
Si encontramos 20 extremos locales (he sugerido el método de la expulsión gradual), mostrar estos extremos en una imagen de este tipo dará la evaluación visual más objetiva del ST.
Para la autoeducación, ¿cuál es la dependencia de la complejidad con respecto a la medición?
Confieso que no lo sé. Sólo sé que crece de forma no lineal.
Aleksey Nikolavev apareció aquí, tal vez él sabe la respuesta exacta a esta pregunta. Me olvidé de qué manera de llamar a un usuario del foro.
El conocimiento exacto no es posible aquí en absoluto, sólo algunas estimaciones.
1) Crecimiento del número de escaños en relación con el número de extremos. Supongamos un caso suave (una variante discontinua siempre puede aproximarse por una suave con cierta precisión). El extremo se encuentra en los puntos con degeneración del gradiente y viene determinado por los signos de los números de eigen de la hessiana. Sea la dimensión N y (supongamos por simplicidad) cada uno de los signos de los eigenvalores del hessiano está determinado por una elección aleatoria con probabilidades iguales 0,5, entonces la probabilidad de que todos los signos sean iguales (por lo que es un extremo) es 2/(2^N)=2^(1-N). Para el caso bidimensional será igual a 0,5 (50%), lo cual es bueno y bastante visible en las imágenes: el número de sillas de montar es aproximadamente igual al número de extremos. En el caso de 10 dimensiones, los extremos ya serán inferiores al 0,2%.
2) De hecho, cualquier algoritmo para encontrar extremos crea un sistema dinámico, que tiende a ser cada vez más caótico a medida que aumentan las dimensiones. Tal vez recuerde que el conjunto de Mandelbrot surge en un sistema dinámico, que surge al buscar iterativamente la raíz de una función cuadrática en el caso bidimensional) Un gran número de plazas sólo contribuye a que el sistema sea aún más caótico.
En este caso, apenas es posible un conocimiento exacto, sólo una especie de estimación.
1) Crecimiento del número de sillas con respecto al número de extremos. Supongamos un caso suave (una variante discontinua siempre puede aproximarse por una suave con cierta precisión). El extremo se encuentra en puntos con degeneración del gradiente y viene determinado por los signos de los números de eigen de la hessiana. Sea la dimensión N y (supongamos por simplicidad) cada uno de los signos de los eigenvalores del hessiano está determinado por una elección aleatoria con probabilidades iguales 0,5, entonces la probabilidad de que todos los signos sean iguales (por lo que es un extremum) es 2/(2^N)=2^(1-N). Para el caso bidimensional será igual a 0,5 (50%), lo cual es bueno y bastante visible en las imágenes: el número de sillas de montar es aproximadamente igual al número de extremos. En el caso de 10 dimensiones, los extremos serán ya inferiores al 0,2%.
2) De hecho, cualquier algoritmo para encontrar extremos crea un sistema dinámico, que tiende a ser más y más caótico a medida que crecen las dimensiones. Tal vez recuerde que el conjunto de Mandelbrot surge en un sistema dinámico, que surge al buscar iterativamente la raíz de una función cuadrática en el caso bidimensional) Un gran número de plazas sólo contribuye a que el sistema sea aún más caótico.
Se obtiene un cálculo bastante pesimista para las variantes multidimensionales.
El cálculo de las variantes multivariantes es bastante pesimista.
En general, sí. Por eso, normalmente en los casos multidimensionales no se plantea la tarea de un estudio completo del dispositivo de superficie de la función de pérdida. Tampoco la tarea de buscar el extremo global. De hecho, uno se limita a encontrar puntos suficientemente buenos. Bueno, quizá excepto en los casos en los que es posible construir una función de pérdida con buenas propiedades, como en MO, por ejemplo.
Tengo un problema con MT5, que no me permite acceder a la carpeta: open Data Folder, ademas de eso, no tengo los elementos completos en la plataforma MT 5 personalizables, me refiero con eso a que no tengo las herramientas completas como rectangulo, cuadrado o y triangulo, etc. Así que por favor, si alguien sabe algo acerca de la solución de estos problemas, por favor dame un grito.
no vas a conseguir ayuda posteando en un hilo que no tiene nada que ver con tu post. Crea tu propio hilo. Y como se trata de un foro técnico, es necesario proporcionar más información que usted ha dado incluyendo las 3 primeras líneas de la revista cuando se abre mt5 que tiene los detalles de su sistema.
Sin embargo, sin más información, me suena como una instalación dañada. intente desinstalar mt5, y eliminar las carpetas que permanecen incluyendo carpetas como "config" que a menudo no se desinstala correctamente. Luego intenta instalarlo de nuevo.