Discussione sull’articolo "Algoritmi di ottimizzazione della popolazione: Semina e Crescita degli Alberelli (Saplings Sowing and Growing up - SSG)" - pagina 4

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Andrey Dik #:

La foresta è il FF. cioè, sono alcuni requisiti che sono stati imposti al sistema per essere ottimizzati. se i requisiti del sistema vengono cambiati, il FF cambierà, ma il sistema non è cambiato, giusto?
È come se l'utente avesse cercato di modificare i requisiti in vari modi e avesse ottenuto comunque Forest. i FF integrali assomigliano esattamente a Forest, come il bilanciamento, ad esempio.
È necessario cercare di non usare FF integrali, se possibile, e se non è possibile, fare NADstroika su FF, cioè applicare FF a FF, in modo da evitare picchi bruschi.
Bene, facciamo un esempio. abbiamo preso un FF di equilibrio. sembra (presumibilmente) Forest. si può pescare nell'acqua torbida dei risultati dell'ottimizzazione per equilibrio per trovare particelle di senso che si trovano da qualche parte vicino, e si può andare nella direzione opposta, si può sovrastrutturare il FF di equilibrio in modo che la superficie non sia più acutamente finita, e tutti i parametri necessari si trovino vicino e allo stesso tempo sulla collina più dolce in cima!
In breve, possiamo dire che se la FF è acutamente finita, allora o questo è davvero tutto ciò che si può estrarre dal problema, oppure il ricercatore ha commesso un errore.

Questo è un altro argomento: quando e come ha senso considerare le colline/le punte. Per arrivarci, bisogna prima imparare a trovarle su funzioni arbitrarie.

 
fxsaber #:

Si tratta di un argomento completamente diverso: quando e come ha senso considerare colline/spigoli. Per arrivarci, dobbiamo prima imparare a trovarle su funzioni arbitrarie.


Ok, allora possiamo provare a ragionare in questo modo......
Tuttavia, cosa succede se si scopre che il "plateau" (massima concentrazione di punti vicini) è molto più basso dell'estremo globale? Qual è il livello di accettabilità dell'altezza del plateau?
Sto cercando di spingere sul fatto che ciò che si vuole ottenere può essere descritto in qualche modo, cioè in iteg il problema porta alla ricerca dell'estremo globale, dove si concentrano tutte le soluzioni accettabili più vicine).
 
fxsaber criterio di ottimizzazione).
Mi interessava la stessa cosa, ecco la mia domanda alle persone intelligenti qui presenti
È questo che volete ottenere?

 
Andrey Dik #:

Ok, allora possiamo provare a ragionare nel modo seguente.....
Ma se si scoprisse che il "plateau" (massima concentrazione di punti vicini) è molto più basso dell'estremo globale, qual è il livello di accettabilità dell'altezza del plateau?
Sto cercando di spingere sul fatto che ciò che si vuole ottenere può essere descritto in qualche modo, cioè in iteg il problema porta alla ricerca dell'estremo globale, dove si concentrano tutte le soluzioni accettabili più vicine).

Sì, tutto si riduce alla ricerca dell'estremo globale. Gli ultimi passi di un GA, ad esempio, devono essere intorno a quel globale. Quindi saranno fondamentalmente l'area da scartare nelle successive esecuzioni del GA.

In altre parole, cerchiamo sempre e solo il globale utilizzando uno qualsiasi degli algoritmi proposti. Poi scartiamo semplicemente l'area in cui è caduto il globale e ripetiamo.

 
mytarmailS #:
Mi stavo chiedendo la stessa cosa, quindi ecco la mia domanda per le persone intelligenti.
h ttps://stats.st ackexchange.com/questions/566930/optimization-taking-into-account-the-shape-of-the-optimization-surface
È questo il risultato che volete ottenere?

Sì, questo. E anche di più.

In questa immagine, troveremo sia le regioni rosse che quelle verdi se agiamo secondo il principio di scartare tutte le regioni dei massimi trovati in precedenza.

Per il caso dell'immagine abbiamo bisogno di cinque ottimizzazioni: quattro troveranno il rosso e una il verde.

Poi passiamo i cinque punti attraverso l'analogo di TesterDashboard e vediamo immediatamente chi vale cosa.


ZЫ È strano che le persone "intelligenti" che propongono lo smoothing non comprendano la natura della formazione degli oggetti di superficie.

 
fxsaber #:

Sì, questo. E altro ancora.

In questa immagine troveremo sia aree rosse che verdi se agiamo secondo il principio di buttare fuori tutte le aree dei massimi trovati in precedenza.

Per il caso dell'immagine, abbiamo bisogno di cinque ottimizzazioni: quattro troveranno il rosso e una il verde.

Poi passiamo i cinque punti attraverso l'analogo di TesterDashboard e vediamo immediatamente chi vale cosa.

Sì,
Quindi volete trovare alcuni picchi e testarli tutti, giusto?

Pensavo che si volesse trovare un picco omogeneo, ignorando i picchi più acuti.


Nel primo caso, è sufficiente eseguire l'OA alcune volte con un numero ridotto di iterazioni.


Nel secondo caso, si tratta della sezione "ottimizzazione di una funzione rumorosa".

Un dominio specializzato con AO specializzati.

Da quelli generali, farete AO:
Burnout simulato, ottimizzazione bayesiana.


AO - algoritmo di ottimizzazione
 
fxsaber #:

Sì, questo. E altro ancora.

In questa immagine troveremo sia aree rosse che verdi se agiamo secondo il principio di buttare fuori tutte le aree dei massimi trovati in precedenza.

Per il caso dell'immagine, abbiamo bisogno di cinque ottimizzazioni: quattro troveranno il rosso e una il verde.

Poi passiamo i cinque punti attraverso l'analogo di TesterDashboard e vediamo immediatamente chi vale cosa.


Qui sto solo cercando di far capire che è possibile evitare cinque ottimizzazioni ed entrare nella regione verde in una sola volta, con un'unica ottimizzazione. per questo è necessario introdurre il FF principale rispetto al FF minore. il FF principale dovrebbe descrivere la regione verde ed è il massimo globale.
Quindi, il FF sulla figura non è quello che ci serve, abbiamo bisogno di un FF in cui dobbiamo cercare il massimo globale.
È difficile spiegarlo con le dita, ma è possibile farlo nell'articolo )))).
 
mytarmailS #:
Quindi volete trovare alcuni picchi e testarli tutti, giusto?

Sì. Controllare più di 20 picchi, di norma, non ha senso. Se c'è qualcosa di robusto, deve essere trovato tra questi 20.

Naturalmente, in teoria si può immaginare un riccio con una collina rasata. Allora non ci sarà nessuna collina tra un centinaio di ottimizzazioni basate sul principio di emissione. Ma questa situazione è ben lontana dalla pratica.

Di norma, noi stessi modelliamo un riccio di questo tipo in modo che non abbia una zona calva.

 
Andrey Dik #:

Ecco! Sto cercando di dirvi che potete evitare cinque ottimizzazioni contemporaneamente.
Non ha bisogno dell'area verde.
 
fxsaber #:

Sì. Controllare più di 20 picchi, di norma, non ha senso. Se c'è qualcosa di robusto, dovrebbe essere trovato tra questi 20 picchi.

Naturalmente, in teoria si può immaginare un riccio con una collina rasata. Allora non ci sarà nessuna collina tra un centinaio di ottimizzazioni basate sul principio di emissione. Ma questa situazione è ben lontana dalla pratica.

Di norma, noi stessi formiamo un riccio di questo tipo con un punto calvo.

Allora è abbastanza semplice, come ho scritto sopra.
Avete bisogno di 20 picchi, basta eseguire AO 20 volte.
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