Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: microsistema inmune artificial (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)" - página 5
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¿Alguna idea de por qué se cuelga? ¿Has informado en el hilo de fallos y errores?
Escribí tanto en el foro como en el soporte. Hace mucho tiempo. Sin respuesta.
Durante mucho tiempo intenté arrastrar algoritmos de esta serie al optimizador (quería paralelizarlos), pero falla épicamente - https://www.mql5.com/en/forum/454524/page2#comment_50233782.
Al parecer, te lo has encontrado. Si dejas seis ticks en ese ejemplo, funcionará. Por lo tanto, puede adaptar los algoritmos de esta serie de artículos ahora, sólo tiene que utilizar ejemplos más simples.
Parece que te has encontrado con esto. Si dejas los seis ticks en ese ejemplo, funcionará. Por lo tanto, puede adaptar los algoritmos de esta serie de artículos ahora, sólo tiene que utilizar ejemplos más simples.
Bueno, eso sería una simplificación poco realista. Hay un límite en el número de ejecuciones, por lo que yo entiendo, no en el número de parámetros.
Tomé los parámetros de los ajustes de las funciones de fitness de prueba para tener un tamaño más o menos real del espacio de optimización al comparar algoritmos. ;-).
Bueno, eso sería una simplificación poco realista. Hay un límite en el número de ejecuciones, por lo que tengo entendido, no en el número de parámetros.
Tomé los parámetros de los ajustes de las funciones de fitness de prueba para tener un tamaño más o menos real del espacio de optimización al comparar algoritmos. ;-).
Sinceramente, no entiendo por qué MQ se toma este Paso al pie de la letra. Es el nivel de discretización mínimo. Y tiene casi cero relación con el algoritmo de optimización.
Francamente, no entiendo por qué MQ se toma este Paso al pie de la letra. Se trata del nivel de discreción mínimo. No tiene casi nada que ver con el algoritmo de optimización.
En la representación real de las características - sí, y no casi, pero cero relación.
Para GA binario en este sentido las cosas son un poco más complicadas, hay matices.
He dicho antes que no se puede comparar el algo de los artículos con el GA estándar de frente, es incorrecto. Un GA estándar es un complejo, que tiene en cuenta muchos matices que proporcionaría el trabajo en la mayoría de los PC de usuario: la velocidad de trabajo, la singularidad de las nuevas soluciones, ahorro de memoria.
Por lo que entendí, la optimización personalizada se hace sólo en el grafo terminal en un núcleo, y yo estaba hablando de optimización multihilo en el probador (para el algoritmo de enjambre de partículas que describí en el artículo, para la mayoría de los otros algoritmos también debería ser posible por analogía, ya que suele haber un principio de división de tareas en grupos de agentes). Pero el probador se queda en el ejemplo más primitivo (he dado la prueba más arriba), lo que cortó la idea de raíz.
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Sí.