Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)" - página 3
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Usted necesita un modo que encuentra todas las colinas y da estos rangos para todos los parámetros que se puede trabajar más.
Me temo que la heurística no lo permite.
Las optimizaciones posteriores sólo pueden realizarse en los rangos de dichas colinas de robustez.
Por eso, lo más probable es que no funcione así.
Pero recortar la región del máximo global y ejecutar el AG sin ella es bastante posible. En cada iteración tendremos un máximo global sin tener en cuenta los encontrados anteriormente.
Supongamos que existen resultados de optimización para todas las combinaciones de parámetros a lo largo de un periodo de tiempo prolongado.
Hay una interfaz gráfica con una escala de tiempo, moviendo un control deslizante en el que se pueden ver todas las colinas de robustez y cómo flotan en el tiempo.
Sería una herramienta muy útil.
Hay una interfaz gráfica con una línea de tiempo en la que se mueve un control deslizante en el que se pueden ver todas las colinas de robustez y cómo flotan en el tiempo.
Sería una herramienta muy útil.
O no lo estoy haciendo bien, o estoy viendo un número demasiado grande de cálculos.
O no lo estoy entendiendo bien, o estoy viendo un número de cálculos demasiado grande.
Lo ideal, por supuesto, sería tener todos los resultados después de la optimización completa. Pero puede que no sea necesario.
También necesito una herramienta para visualizar los rangos de las colinas de robustez en la escala de todos los rangos de parámetros.
Digamos (a grandes rasgos) que estos podrían ser los rangos que obtuvieron mejores resultados en combinación con otros rangos (otro color muestra el segundo rango de otra colina):
No se entiende la abreviatura.
En primer lugar, se puede tratar de seleccionar el área alrededor de la GA global encontrado con el GA estándar, porque el opt-formato de los resultados de optimización es totalmente abierta.
Y sería interesante añadir el GA normal a la tabla comparativa.
AO
Descripción
Rastrigin
Rastrigin final
Bosque
Bosque final
Megaciudad (discreta)
Megaciudad final
Resultado final
10 parámetros (5 F)
50 parámetros (25 F)
1000 parámetros (500 F)
10 parámetros (5 F)
50 parámetros (25 F)
1000 parámetros (500 F)
10 parámetros (5 F)
50 parámetros (25 F)
1000 parámetros (500 F)
Lo ideal, por supuesto, sería tener todos los resultados tras una optimización completa. Pero puede que no sea necesario.
También se necesita una herramienta para visualizar los rangos de las colinas de robustez en la escala de todos los rangos de parámetros.
Digamos (a grandes rasgos) que estos podrían ser los rangos que obtuvieron mejores resultados en combinación con otros rangos (otro color muestra el segundo rango de otra colina):
Por lo visto, sigo sin entender bien la idea.
1.No se entiende la abreviatura.
2. Al principio puede intentar seleccionar el área alrededor del global encontrado mediante GA estándar, porque el formato opt de los resultados de la optimización está totalmente abierto.
Y sería interesante añadir el AG normal a la tabla comparativa.
Me falla la terminología. Si se trata de un criterio de optimización, no veo por qué es necesario para este problema. Si se necesita un sujeto de pruebas, entonces Forest está bien.
Me falla la terminología. Si se trata de un criterio de optimización, no entiendo por qué es necesario para esta tarea. Si se necesita un sujeto de prueba, entonces Forest está bien.