アルゴリズム最適化選手権。 - ページ 104 1...979899100101102103104105106107108109110111...132 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2016.07.21 15:15 #1031 Andrey Dik: ええ、それで? です(笑)。 Andrey Dik 2016.07.21 15:18 #1032 Yuriy Asaulenko: です(笑)。 チャンピオンFFは、このような機能が255個、合計500個のパラメータがごちゃごちゃと並んでいて、控えめに言って、写真にあるようなピッチはあまりありません。 Yuriy Asaulenko 2016.07.21 15:19 #1033 Andrey Dik: チャンピオンFFは、このような機能が255個、合計500個のパラメータがごちゃごちゃと並んでいて、写真のようにピッチがマイルドになっているんです。ピッチではなく、グラフのグリッド(解像度)です)これ以上気を散らさないようにします)) Andrey Dik 2016.07.21 21:32 #1034 私は、レフリー(参加者ではない)のグローバルな最大値がわかるようにFFを書く方法を発見しました。その結果、FF最大値の実測値との比較が可能になる。どうすれば実現できるか頭を悩ませて、その結果、時間がなくなってしまい、今はソースコードを提供する時間がありません、すみません、明日提供します。でも今は、FFの最大値の実測値と結果を比較できるようになったので、これはとても重要なことです!関数は私が望むほど複雑ではありませんが、私のアルゴリズムが10000回のFF実行で40%以上の精度を得られないほど複雑になっています。 Реter Konow 2016.07.22 05:51 #1035 Andrey Dik:私は、レフリー(参加者ではない)のグローバルな最大値がわかるようにFFを書く方法を発見しました。その結果、FF最大値の実測値と比較することが可能になる。どうすれば実現できるか頭を悩ませた結果、時間がなくなり、今日はソースコードを提供する時間がありません、すみません、明日提供します。でも今は、FFの最大値の実測値と結果を比較できるようになったので、これはとても重要なことです!この関数は私が望むほど複雑ではありませんが、私のアルゴリズムが1万回のFF実行で40%以上の精度を得るのを妨げるには十分複雑なものです。完璧です。 参加者との妥協点を見つけ、コンテストを正しく運営するためには、少し頭を働かせなければならないことがわかりました...。あなたがよく言う「普遍性」についてですが、 、 必ずしも最良の 結果を生むとは限らないという結論に達しました。 1.解決策の普遍性は常に相対的なものであり、解決策は問題領域の特殊性に限定されるため、したがって、解決策が絶対的に普遍的であることはないのである。問題領域を拡大する場合、「万能」な解決策では必ず失敗する。作り直さなければならないでしょう。2.普遍性はゼロから現れるものではなく、長い間の開発、問題の一般化、解決策の適応のプロセスの結果である。つまり、非普遍的な 解決策は普遍的な 解決策への第一歩となるのです。3.解決策の普遍 性は、解決策の有効 性を意味するものではありません。この2つの概念は、直接的にはつながっておらず、互いに依存しあっていないのだと思います。 普遍性を追求すると、より多くの問題に解決策を適応させることになり、当然ながら、個々のケースにおける解決策の有効性は低下する可能性がある。私のアルゴリズムは、テキストマイニングに十分な普遍性を持っており、FFへの最小限のアクセス回数で、どんな文字列でも絶対に正確に特定することができます。さらに発展させれば、未知の解析関数の極大値を求めることも可能になるかもしれない。しかし、今回のケースでも効果はあるのでしょうか?よくわからないんです。それで、どうすれば普遍的なアルゴリズムができるかというと、問題の範囲を一般化し、その解決の一般的なメカニズムを理解する必要があるのです。 まずは、パラメータを整理してみましょう。アルゴリズムが機能する主なパラメータは、最大関数値とテキストキーを見つけることである。 1.FFに渡された パラメータの数。 2.FFに渡される パラメータの 値の範囲。3.ステップ(値の差の最小値)。4.FFから受け取った値。より基本的なパラメータがない場合、余分な努力をしなくても、解決策は、十分に普遍的であることが判明するかもしれません...。 この2種類の問題における探索の仕組みは一般化することができるので、それをやってみることにする。 Andrey F. Zelinsky 2016.07.22 06:01 #1036 Реter Konow:参加者との妥協点を見つけ、大会を成功させるためには、少し頭を働かせる必要があるのです。 もっと頭を働かせるべきところは? Yuri Evseenkov 2016.07.22 06:38 #1037 Yuriy Asaulenko:そもそもチャンピオンシップが何のためにあるのか、ちょっとわからないですね。どのソフトで見ても、ほんの一瞬です。そして、高音だけでなく、プロフィールそのものも。これは、私が最近行った例です。そして、これがファンクション処理です。繰り返したのはいつから?また、関数がソフトウェアに知られていない場合、ソフトウェアが極限値を決定してもよいのでしょうか?要は、参加者がブラックボックスにパラメータ値のセットを配列doudle[x1, x2, xn]として送るということだと理解しています。ブラックボックス」から関数の値をアルゴリズムに取り込み、次のセットを送り、極限を見つけるまで繰り返す。 MT環境では、できるだけ少ない呼び出し回数にする必要があるのだ。家庭で役立つものだと思います。 Andrey F. Zelinsky 2016.07.22 06:40 #1038 Yuri Evseenkov:...しかも、すべてMT環境で。家計に合っていると思います。 何に使うの?実用的な使い道は?タスクの例? Yuri Evseenkov 2016.07.22 07:01 #1039 Andrey F. Zelinsky: なぜ?実用面ではどうでしょうか?タスクの例? トレーディングについては、こちらにも書いています。 Andrey F. Zelinsky 2016.07.22 07:07 #1040 Yuri Evseenkov: ここでは、トレーディングに関連して書いて みました。 リンク先の記事には、「実用的な有用性とタスクの例」という部分についてのコメントは見つかりませんでした。 1...979899100101102103104105106107108109110111...132 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
ええ、それで?
です(笑)。
チャンピオンFFは、このような機能が255個、合計500個のパラメータがごちゃごちゃと並んでいて、写真のようにピッチがマイルドになっているんです。
ピッチではなく、グラフのグリッド(解像度)です)
これ以上気を散らさないようにします))
私は、レフリー(参加者ではない)のグローバルな最大値がわかるようにFFを書く方法を発見しました。その結果、FF最大値の実測値との比較が可能になる。
どうすれば実現できるか頭を悩ませて、その結果、時間がなくなってしまい、今はソースコードを提供する時間がありません、すみません、明日提供します。
でも今は、FFの最大値の実測値と結果を比較できるようになったので、これはとても重要なことです!関数は私が望むほど複雑ではありませんが、私のアルゴリズムが10000回のFF実行で40%以上の精度を得られないほど複雑になっています。
私は、レフリー(参加者ではない)のグローバルな最大値がわかるようにFFを書く方法を発見しました。その結果、FF最大値の実測値と比較することが可能になる。
どうすれば実現できるか頭を悩ませた結果、時間がなくなり、今日はソースコードを提供する時間がありません、すみません、明日提供します。
でも今は、FFの最大値の実測値と結果を比較できるようになったので、これはとても重要なことです!この関数は私が望むほど複雑ではありませんが、私のアルゴリズムが1万回のFF実行で40%以上の精度を得るのを妨げるには十分複雑なものです。
完璧です。
参加者との妥協点を見つけ、コンテストを正しく運営するためには、少し頭を働かせなければならないことがわかりました...。
あなたがよく言う「普遍性」についてですが、 、 必ずしも最良の 結果を生むとは限らないという結論に達しました。
1.解決策の普遍性は常に相対的なものであり、解決策は問題領域の特殊性に限定されるため、したがって、解決策が絶対的に普遍的であることはないのである。問題領域を拡大する場合、「万能」な解決策では必ず失敗する。作り直さなければならないでしょう。
2.普遍性はゼロから現れるものではなく、長い間の開発、問題の一般化、解決策の適応のプロセスの結果である。つまり、非普遍的な 解決策は普遍的な 解決策への第一歩となるのです。
3.解決策の普遍 性は、解決策の有効 性を意味するものではありません。この2つの概念は、直接的にはつながっておらず、互いに依存しあっていないのだと思います。
普遍性を追求すると、より多くの問題に解決策を適応させることになり、当然ながら、個々のケースにおける解決策の有効性は低下する可能性がある。
私のアルゴリズムは、テキストマイニングに十分な普遍性を持っており、FFへの最小限のアクセス回数で、どんな文字列でも絶対に正確に特定することができます。さらに発展させれば、未知の解析関数の極大値を求めることも可能になるかもしれない。しかし、今回のケースでも効果はあるのでしょうか?よくわからないんです。
それで、どうすれば普遍的なアルゴリズムができるかというと、問題の範囲を一般化し、その解決の一般的なメカニズムを理解する必要があるのです。
まずは、パラメータを整理してみましょう。
アルゴリズムが機能する主なパラメータは、最大関数値とテキストキーを見つけることである。
1.FFに渡された パラメータの数。
2.FFに渡される パラメータの 値の範囲。
3.ステップ(値の差の最小値)。
4.FFから受け取った値。
より基本的なパラメータがない場合、余分な努力をしなくても、解決策は、十分に普遍的であることが判明するかもしれません...。
この2種類の問題における探索の仕組みは一般化することができるので、それをやってみることにする。
参加者との妥協点を見つけ、大会を成功させるためには、少し頭を働かせる必要があるのです。
そもそもチャンピオンシップが何のためにあるのか、ちょっとわからないですね。どのソフトで見ても、ほんの一瞬です。そして、高音だけでなく、プロフィールそのものも。
これは、私が最近行った例です。そして、これがファンクション処理です。
繰り返したのはいつから?
また、関数がソフトウェアに知られていない場合、ソフトウェアが極限値を決定してもよいのでしょうか?要は、参加者がブラックボックスにパラメータ値のセットを配列doudle[x1, x2, xn]として送るということだと理解しています。
ブラックボックス」から関数の値をアルゴリズムに取り込み、次のセットを送り、極限を見つけるまで繰り返す。 MT環境では、できるだけ少ない呼び出し回数にする必要があるのだ。家庭で役立つものだと思います。
...しかも、すべてMT環境で。家計に合っていると思います。
なぜ?実用面ではどうでしょうか?タスクの例?
ここでは、トレーディングに関連して書いて みました。