Discussion de l'article "Algorithmes d'optimisation de la population : Semis et Croissance des Jeunes Arbres, ou Saplings Sowing and Growing up en anglais (SSG)" - page 10

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Une sorte de validation croisée permet de sélectionner la meilleure aiguille ou la meilleure surface. Et pour obtenir de nombreuses aiguilles, vous pouvez optimiser différents éléments de l'historique. Le même ph-id restera le même.
 
Andrey Dik #:

Je ne peux pas être responsable des autres articles sur MQL, mais là les gens ont fait quelque chose et ont partagé quelque chose, contrairement à vous.
wikipedia n'est qu'un simple écrit de gens qui ne sont pas responsables, et aussi un écrit politisé.
Pour ce qui est de mes articles, qu'est-ce qui ne fonctionne pas exactement ? Arrêtez de blablater, faites quelque chose.
Ouais, j'ai réglé un article de wikipedia moi-même quand j'ai fait une promotion 😀 Vous envoyez des gens sur wikipedia pour dire regardez, ça dit la même chose. C'est très drôle.
 
Andrei, reste-t-il beaucoup d'autres algorithmes ? Est-il judicieux de s'arrêter à SSG, ou existe-t-il des algorithmes potentiellement plus puissants ? )
 
Maxim Dmitrievsky #:
Une sorte de validation croisée permet de sélectionner la meilleure aiguille ou la meilleure surface. Et pour obtenir de nombreuses aiguilles, vous pouvez optimiser différents morceaux d'histoire. Le pH restera le même.

Voici, en passant, un moyen de filtrer les paramètres qui sont toujours versés (entrez-les dans les hiboux comme erronés et le testeur les ignorera). sélectionnez les zones qui sont le plus souvent versées. puis utilisez ces zones versées au gré de votre imagination.

 
Andrey Dik #:

Voici d'ailleurs un moyen de filtrer les paramètres qui sont toujours drainants (entrez-les dans les hiboux comme erronés et le testeur les ignorera). sélectionnez les zones qui sont le plus souvent drainées. et utilisez ensuite ces zones drainées comme votre imagination vous y invite.

On ne comprend pas très bien pourquoi le testeur ne dispose pas d'un moyen aussi intuitif d'exécuter plusieurs éléments de l'histoire et de la moyenne. Peut-être que cela se fait par le biais de cadres d'une manière ou d'une autre.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Andrei, reste-t-il beaucoup d'autres algorithmes ? Est-il judicieux de s'arrêter à SSG, ou existe-t-il des algorithmes potentiellement plus puissants ? )

Il y a beaucoup d'algorithmes, je ne sais pas s'il y a des algorithmes plus puissants.

La table est vivante, j'y ajoute des algorithmes au fur et à mesure que je les apprends, c'est-à-dire que je ne peux pas dire que celui-là est le plus cool, je ne connais que ceux que j'ai décrits)))).

En fait, il était déjà possible de prendre la fourmi, l'abeille et la mauvaise herbe, ils sont très bons. Bien sûr, les larmes de bois maintenant tous, quel sera le prochain leader - je ne sais pas.

Je parlerai des hybrides lorsque j'aurai passé en revue tous les hybrides importants connus, les hybrides sont très prometteurs.

Pour l'instant, je considère les types de population, mais il existe d'autres types, qu'il sera intéressant d'étudier également.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Je ne comprends pas très bien pourquoi il n'y a pas de moyen intuitif d'exécuter plusieurs éléments de l'historique et d'en faire la moyenne dans le testeur jusqu'à présent. Peut-être que cela se fait par le biais des frames d'une manière ou d'une autre.
Je ne sais pas si c'est un développeur dédié qui le fait, ou si un membre de l'équipe qui est disponible le fait....
 
Nikolai Semko #:
Sorti de son contexte. Lisez la suite.
Je disais que la justesse du choix d'un point sur l'OP ne dépend pas d'une colline ou d'une dépression, ni même de la vitesse du vecteur local du mouvement dans le temps, mais seulement du signe du vecteur accélération (dérivée de la vitesse), dont une partie est dans le futur, qui n'est pas connu.
Ce que je veux dire, c'est qu'en observant la variation temporelle de l'OD,
nous pouvons prédire la prochaine OD, ce qui signifie que nous pouvons obtenir le signe du vecteur d'accélération et le point et le fit.....
C'est donc le futur qui est inconnu.


OP est une surface d'optimisation
 

C'est une grave erreur de se faire des idées en regardant des images tridimensionnelles. Cela revient à tirer des conclusions sur le cas tridimensionnel à partir d'images bidimensionnelles.

Avec deux paramètres, le nombre de selles correspond à peu près au nombre de maxima - entre deux maxima, il y a une selle (avec un seul paramètre, il n'y a pas de selle du tout). Lorsque le nombre de paramètres augmente, le nombre de selles devient beaucoup plus important que le nombre d'extrema et ils deviennent plus diversifiés. La tâche principale de la maximisation consiste alors à ne pas prendre une selle comme extrémité, ce qui est tout à fait possible en raison du nombre limité de points de calcul.

S'il existe des discontinuités dans la dépendance de la cible par rapport aux paramètres, l'obscurité est totale et il est tout simplement impossible d'imaginer toutes les variantes multivariées.

 
Aleksey Nikolayev #:

C'est une grave erreur de se faire des idées en regardant des images tridimensionnelles. Cela revient à tirer des conclusions sur un cas tridimensionnel à partir d'images bidimensionnelles.

Avec deux paramètres, le nombre de selles correspond à peu près au nombre de maxima - entre deux maxima, il y a une selle (avec un seul paramètre, il n'y a pas de selle du tout). Lorsque le nombre de paramètres augmente, le nombre de selles devient beaucoup plus important que le nombre d'extrema et ils deviennent plus diversifiés. La tâche principale de la maximisation consiste alors à ne pas prendre une selle pour un extremum, ce qui est tout à fait possible en raison du nombre limité de points de calcul.

S'il existe des discontinuités dans la dépendance de la cible par rapport aux paramètres, l'obscurité est totale et il est tout simplement impossible d'imaginer toutes les variantes multivariées.

Oui, c'est tout à fait exact. Les images tridimensionnelles sont le maximum que nous puissions voir, il est impossible de voir plus de dimensions. Mais nous devons avoir une idée de la surface pour les tests AO.

J'utilise des fonctions de test tridimensionnelles (deux paramètres), même s'il y a 1000 paramètres dans les tests, il s'agit de 500 fonctions de test.

Si le FF est "hétérogène" en paramètres, comme dans le cas de l'Expert Advisor, il est impossible d'imaginer une surface de gyre, mais ce n'est pas plus difficile que des fonctions de test "homogènes". Tous les algorithmes présentés dans les articles sont testés pour le "chitting", comme par exemple, vous pourriez en fait choisir deux paramètres et les copier sur tous les autres, alors les fonctions multivariées de test cliqueraient sur une et deux fois.

Il existe également une méthode sur les tendances "parallèles-perpendiculaires" (je ne sais pas comment cela s'appelle exactement) des algorithmes, c'est-à-dire lorsqu'un algorithme résout mieux les problèmes d'optimisation où les sommets et les creux sont situés verticalement et horizontalement par rapport aux axes de coordonnées, de tels algorithmes échouent aux tests sur les fonctions avec rotation (prenez n'importe quelle fonction de test et faites-la pivoter de 5 à 10 degrés).

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