Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)" - página 5

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fxsaber #:

ZY Es extraño que la gente "inteligente" con sugerencias de suavizado no entienden la naturaleza de la formación de la superficie objeto.

Formulé la pregunta muy mal, es extraño que no se me minutó en absoluto
 
mytarmailS #:
Bueno, entonces es bastante simple, como he escrito más arriba.
Usted necesita 20 picos, basta con ejecutar el AO 20 veces.

Usted va a terminar con un archivo opt con 20 carreras de optimización. ¿Dónde están esos 20 picos?

 
fxsaber #:

Así se obtiene un archivo opt con 20 ejecuciones de optimización. ¿Dónde están esos 20 picos?

Bueno, el resultado de la optimización
es decir, la mejor solución encontrada.
Te refieres a los parámetros que estabas buscando.

Este es el pico en la superficie multidimensional de todas las posibles variantes de parámetros.
 
mytarmailS #:
He formulado la pregunta muy mal, me sorprende que no me hayan baneado.

La redacción es exhaustiva. Los listos o eran demasiado vagos o no vieron la pregunta.

 
mytarmailS #:
Pues bien, el resultado de la optimización
es decir, la mejor solución encontrada
Así que los parámetros que estabas buscando

Este es el pico en la superficie multidimensional de todas las variantes posibles de parámetros.

Esto es sólo UN pico.

 
ah eso es lo que necesita un erizo.....
bueno, entonces abeja, cuco, y mono y bacteriano. estos algoritmos se agrupan en todos los picos prácticamente (si es posible, si el tamaño de la población es proporcional al número de picos).
 
fxsaber #:

Es sólo UNA foto.

Bueno, una carrera completa de AO == un pico.

20 carreras == 20 picos.

¿O es que no lo entiendo?
 
Para estas tareas específicas, se puede pensar en un mecanismo de "expulsión", cuando un grupo que ha crecido demasiado es expulsado del grupo, que se ve obligado a formar grupos en extremos separados.
 
mytarmailS #:
Bueno, un lanzamiento completo de AO == un pico.

20 lanzamientos == 20 picos.

¿O sigo sin entender?

un buen alg encontrara el mismo pico, cual es el punto? o deliberadamente usar un alg de mierda?
 
Andrey Dik #:

un buen alg encontrará el mismo pico, ¿qué sentido tiene? o ¿aplicar deliberadamente un alg cutre?
Limitar el número de de iteraciones.
Parámetros iniciales aleatorios

Si el espacio es grande, casi nunca encontrará lo mismo.

También es posible penalizar en FF la similitud de los parámetros actuales con los anteriores ya encontrados.

Por tanto, todo es solucionable.

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