Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: microsistema inmune artificial (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)" - página 2
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y ¿por qué debemos buscar parámetros para esta función mediante optimización?
Para ver si el algoritmo de optimización da la talla o no.
Para ver si el algoritmo de optimización da la talla o no.
¿Hacer frente a qué?
ps: y mínimosEsta función tiene un número infinito de máximos iguales.
¿Manejar qué?
El problema de encontrar (dada la discreción) un conjunto lo más cercano posible a uno. Una de las FF más sencillas con las que se pueden comparar algoritmos.
Con el problema de encontrar (dada la discreción) un conjunto lo más cercano posible a uno. Una de las FF más sencillas con las que se pueden comparar algoritmos.
en la serie de artículos hay FFs por los cuales uno puede comparar de hecho y hay una comparación de algoritmos.
Gracias al autor.
Me gustaría aplicar estos y otros algoritmos en la optimización de Asesores Expertos.
Para ser justos, hay que señalar que las funciones periódicas rara vez se encuentran en problemas prácticos (me refiero a los que tiene sentido resolver con AO). Normalmente, si hay una recurrencia, se trata de una ciclicidad con un periodo cambiante.
En uno de los artículos se decía que la periodicidad no está permitida en las funciones utilizadas como puntos de referencia porque puede dar falsos positivos debido a algunas peculiaridades de las estrategias de búsqueda, como el comportamiento de enjambre, el uso de oscilaciones periódicas, el uso de regularidades geométricas como la proporción áurea y muchas otras, que pueden mostrar resultados excelentes en funciones de prueba estrictamente periódicas pero mediocres en otros problemas más prácticos.
Es como lanzar un lobo al mar con orcas y ver cuál de ellas es más fuerte, o lanzar una orca al bosque con lobos. Por eso renuncié a la función de Rastrigin para igualar las posibilidades de los algoritmos de comparación.
Hay un matiz más que no preví antes, algunos tipos de algoritmos pueden mostrar resultados sobreestimados en benchmarks donde se utiliza la duplicación múltiple (para simular la multidimensionalidad). Aún no estoy preparado para sacar conclusiones, es necesario seguir investigando, pero es posible que la metodología de las pruebas cambie ligeramente en un futuro próximo.
Se trata de una serie viva de artículos en el sentido de que se acumulan experiencias y conocimientos y el lector puede recorrer junto con el autor todo el camino que a primera vista dista mucho de ser evidente.
PS. Si se sabe que el problema práctico NP-completo a resolver tiene periodicidad, se debería elegir entre los algoritmos aquellos que rindan mejor en bancos periódicos. En caso contrario, deberían evitarse los bancos periódicos.
PPS. No pretendo ser la opinión de última instancia, la teoría de la optimización es tan vasta que apenas es posible tener realmente una única visión correcta del problema.
1- Al autor, gracias.
2- Me gustaría aplicar estos y otros algoritmos para optimizar Expert Advisors.
1. Gracias.
2. Gracias @fxsaber, ahora tu deseo está más cerca de cumplirse.
Hay un número infinito de máximos iguales en esta función.
ps: y mínimosRes *= MathSin(Arg[i]);es obvio que el seno no puede ser mayor que +1
respectivamente el producto de senos no puede ser mayor que 1.
sin límites)
podemos llamar a los máximos de esta función
max = pi/2 + n*2*pi
donde n es cualquier número entero
puede haber un número par de valores en los parámetros con sin(x)=-1
donde x = pi/2+pi + n*2*pi
que multiplicados dan +1
es obvio que el seno no puede ser mayor que +1
respectivamente el producto de los senos no puede ser mayor que 1.
sin límites)
podemos llamar a los máximos de esta función
max = pi/2 + n*2*pi
donde n es cualquier número entero
puede haber un número par de valores en los parámetros con sin(x)=-1
donde x = pi/2+pi + n*2*pi
que multiplicados dan +1
max = pi/2 + n*2*pi
donde n es cualquier número entero.
¿dónde está el límite?