Discussione sull’articolo "Algoritmi di ottimizzazione della popolazione: Semina e Crescita degli Alberelli (Saplings Sowing and Growing up - SSG)" - pagina 8

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mytarmailS #:
Perché?

Sareste in grado di guidare un'auto su una strada sconosciuta usando solo gli specchietti retrovisori con il parabrezza sigillato?

 
Nikolai Semko #:

Siete in grado di guidare un'auto su una strada sconosciuta usando solo gli specchietti retrovisori e il parabrezza chiuso con il nastro adesivo?

In un ambiente in continua evoluzione e non stazionario, operare su parametri costanti è a dir poco ingenuo....

Un'idea.
La superficie di ottimizzazione cambia lentamente se la si considera dinamica.

Se la convertiamo in una serie temporale, possiamo cercare di prevedere questa dinamica... Così possiamo conoscere i parametri ottimali della TC per domani.
 
mytarmailS #:
In un ambiente in continua evoluzione e non stazionario, operare su parametri costanti è a dir poco ingenuo....

Come idea.
La superficie di ottimizzazione cambia lentamente se la si immagina in dinamica...

Se la convertiamo in una serie temporale, possiamo cercare di prevedere questa dinamica... Così possiamo conoscere i parametri ottimali della ST per domani e per ieri.

In un ambiente mutevole (in questo caso, la superficie di ottimizzazione) non è importante dove ci si ferma in un determinato momento, ma dove questo punto scenderà o salirà nel momento successivo. Inoltre, e questo non è importante, è importante se si muoverà verso l'alto con un'accelerazione o una decelerazione.
Ad esempio, se si sceglie un punto su una collina in ascesa, ma nel momento successivo il tasso di crescita inizia a rallentare, sarà una decisione peggiore di quella che si prende se si sceglie un punto su un avvallamento in discesa, ma se nel momento successivo il tasso di caduta rallenta.
Senza un modello predittivo con probabilità > 55% qualsiasi strategia è nulla.

 

Esiste un buon criterio per una corretta strategia di lavoro.
La linea dei fondi dovrebbe essere al di sopra della linea di equilibrio per più del 50% (meglio 60%) del tempo.
Andate ai segnali superiori e guardate il grafico inferiore dove si trovano queste due linee.
Quasi tutti hanno la linea verde (linea dei fondi) al di sotto della linea di equilibrio per la maggior parte del tempo.
Non capisco perché la gente cresca i lotti invece di crescere i profitti.



ecco come dovrebbe essere


 
Vi parlerò del GA standard, cos'è e perché non è presente nei test.
il GA standard è uno degli AO più vecchi e allo stesso tempo uno dei più potenti. è un algoritmo binario, da cui derivano tutte le sue limitazioni, il numero di parametri opt e il loro passo. il punto è che un cromosoma binario ha un limite di lunghezza e non c'è nulla da fare.
Oltre alla limitazione della lunghezza del cromosoma (e non si tratta solo del numero di parametri opt) ci sono altri svantaggi, come l'impossibilità di applicare il passo dinamico e altri ancora, per non parlare dell'impossibilità di applicare il passo zero.
Nonostante tutti gli svantaggi, è ancora oggi uno degli algoritmi più potenti.
i test riportati negli articoli sono effettuati con passo zero, quindi il Ga standard non può essere testato e inserito nella tabella, semplicemente non può essere utilizzato per questi test. tuttavia, ho provato a testare Ga con il passo minimo possibile per i test con 2 parametri prima, e ora con 10 parametri, e converge quasi completamente su tutte le funzioni! ma l'uso di 100 e più parametri come nei test non può essere applicabile, c'è una limitazione sulla lunghezza del cromosoma.
In conclusione, lo standard ha (binario) è moralmente e fisicamente obsoleto. non c'è alcun intento di offendere gli sviluppatori, è solo un dato di fatto.
in un momento in cui le navi stanno esplorando la vastità del grande teatro, vale a dire tutti i tipi di chat room che consigliano come vivere e come non vivere, è il momento di considerare la possibilità di aggiungere diversi AO alla MT5, amplierà le opportunità per l'utente senza dubbio.
 
"Dirò una cosa, senza offesa" (l'originale suona diversamente).
non fa differenza se il FF è statico o cambia dinamicamente! il punto è la velocità con cui AO è in grado di convergere. cioè AO è in grado di regolare i parametri più velocemente di quanto il FF cambi (dovrebbe essere così).
Per molto tempo ho pensato a come applicare una rete neurale per aumentare la convergenza di AO..... Sembra che i tempi siano diventati tali da rendere possibile anche una cosa del genere.
Per AO non fa differenza se il FF cambia o meno, continua a cercare alla cieca. è la strategia di ricerca che determina il successo di una missione apparentemente senza speranza.
 
Andrey Dik #:
"Dirò una cosa, senza offesa" (l'originale suona diversamente).
non fa differenza se il FF è statico o cambia dinamicamente! il punto è la velocità con cui AO è in grado di convergere. cioè AO è in grado di regolare i parametri più velocemente di quanto il FF cambi (dovrebbe essere così).
Per molto tempo ho pensato a come applicare una rete neurale per aumentare la convergenza di AO..... Sembra che i tempi siano diventati tali da rendere possibile anche una cosa del genere.
Per AO non fa differenza se la FF cambia o meno, continua a cercare alla cieca. è la strategia di ricerca che determina il successo di una missione apparentemente senza speranza.
Non confondere i concetti
FF è una funzione per calcolare l'errore.
E OD è una superficie di ottimizzazione.

Chiamare la prima funzione la seconda non è corretto.
 
Nikolai Semko #:

In un ambiente mutevole (in questo caso, una superficie di ottimizzazione), non importa dove ci si ferma in un determinato momento, ma dove quel punto scende o sale in quello successivo.

Cosa ho scritto? Non leggi?

 
mytarmailS #:
Non confondere i concetti
FF è una funzione per il calcolo dell'errore
OP è una superficie di ottimizzazione

Chiamare il primo il secondo non è corretto

No, vi siete confusi.

FF è una funzione di fitness, cioè il valore di un criterio di valutazione, l'intera area dei valori di FF è una superficie (può essere multidimensionale).

E cosa c'entra la "funzione per il calcolo dell'errore"? FF è un concetto generale per qualsiasi criterio di valutazione, non solo per la "funzione per il calcolo dell'errore".

E "OP" non è un concetto che ho incontrato da nessuna parte.

 
Andrey Dik #:

No, sei confuso.

FF è una funzione di fitness, cioè il valore di un criterio di valutazione; l'intera area dei valori di FF è una superficie (può essere multidimensionale).

E cosa c'entra la "funzione per il calcolo dell'errore"? FF è un concetto generale per qualsiasi criterio di valutazione, non solo per la "funzione per il calcolo degli errori".

E "OP" non è un concetto che ho visto da nessuna parte.

La funzione di fitness è una sottospecie della funzione obiettivo, alias la funzione di fitness, il fitness è l'errore.



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