アルゴリズム最適化選手権。 - ページ 8 123456789101112131415...132 新しいコメント Sergey Chalyshev 2016.06.10 22:20 #71 Andrey Dik:という感じで、もちろん計時カウンターもあります。double GetFFvolue (double ¶m []); // передаём в ФФ оптимизируемые параметры, получаем результат ФФ 関数のパラメータ数はどうやって知るのですか？テスト機能を教えてくれれば、練習しますよ。 Andrey Dik 2016.06.10 22:31 #72 Sergey Chalyshev: 関数のパラメータ数はどうやって知るのですか？テスト機能を教えてくれれば、練習しますよ。FFのパラメータ数は100～500個です。これらを目安に、チャンピオンシップの課題の規模をおおよそ把握しておくとよいでしょう。FFの例。 Andrey Dik 2016.06.10 22:33 #73 Igor Volodin: そして、3回目に私を加えても8回になる！？))警戒していただき、ありがとうございます :)アンドレイ・ディクタグコノウイゴール・ヴォロディンドミトリー・フェドセーエフセルゲイ・チャリシェフGhenadie Tumco Andrey Dik 2016.06.10 22:41 #74 チャンピオンシップでFFを意識することはないでしょう。チャンピオンシップが始まり、参加者がアルゴリズムを公開したら、参加者の中からFFの選択肢を探し始めよう。最終的には、機能の「ミックス」を作り（これはかなり簡単です）、テストを開始することになります。アルゴリズムが何を解決しなければならないかは、誰も事前に知ることはできない。 Andrey Dik 2016.06.10 23:02 #75 上の例は、滑らかな関数（滑らかなスロープで鋭いピークを得るのは難しくない） 、かなり単純なものです。FFの一部をディスクリート化する、ステップを踏む。これでは、GA的（確率的）な手法も決定論的な手法も、「生きる」ことがかなり難しくなってしまうだろう。 Реter Konow 2016.06.11 04:33 #76 Andrey Dik:上の例は、滑らかな関数（滑らかなスロープで鋭いピークを得るのは難しくない） 、かなり単純なものです。FFの一部をディスクリート化する、ステップを踏む。GA的（確率的）な手法と決定論的な手法の両方の「命」をかなり複雑化させることになる。写真に写っているものは、問題の表面の例でしょうか？ ピークは、検索対象のパラメーターの最大値か？ では、限られた数の「探針」のために、各頂点のピークにできるだけ近づくことが必要なのでしょうか？各頂点の高さは、キューブの外に出ない。平面上の）最大値と最小値の間にあることを意味する。それは、「レンジの中」です。結論：数値の幅がある。その中には、「ピーク」の値が隠されている。それぞれの価値を見出すこと、つまりアプローチすることが必要です。 アルゴリズムが「表面」を「見る」回数には限りがある。 その「見る」回数分、「面」全体を「見て」、そのアナログを「研究」結果の値で再現しなければならない。ピーク」値そのもの、あるいはそれに最も近い「類似値」をできるだけ効率的に見つけるアルゴリズムが必要だ。私の問題の表現の絵の中で何が間違っているのか、見つけるのを助けてください。 Andrey Dik 2016.06.11 05:14 #77 そう、これらはfsの最もシンプルな例です（2つ目は、何もない平らな部分があるので、より複雑です）。大域的な最大値、つまり1点目を見つける必要があります。もちろん、与えられたパラメーターの範囲内で。 Реter Konow 2016.06.11 05:39 #78 負の値も範囲に入るのでしょうか？ 全球最高値は全表面の最高点なのでしょうか？ Andrey Dik 2016.06.11 05:48 #79 Реter Konow: 負の値も範囲に入るのでしょうか？ グローバル・マキシマムというのは、全表面の最高地点のことでしょうか？グローバルマックスはFFの最大値であり、この値を持つポイントは1以上になることがある。FF値エリアは、機械が処理できるすべての数値です。 Реter Konow 2016.06.11 06:26 #80 Andrey Dik:グローバルマックスはFFの最大値であり、この値を持つポイントは1以上になることがある。FF値エリアは、機械が処理できるすべての数値です。つまり、FF値の領域は、境界が2つあって、その間に空白と頂点の孤独な山があるだけ、というわけではないのです。全面的に探りを入れる必要があるレリーフで全面ですか？FFは「表面形状曲線」をアルゴリズムに投入しているのでしょうか？そのため、アルゴリズムは、「表面」の地形の最小限の「アイデア」を得るために、膨大な回数でFFにアクセスしなければならない。 今までは2次元の配列空間で、限られた試行回数で見つけるべきいくつかの値を格納するだけのイメージでしたが、写真から判断すると、実は探索空間は3次元なんですね...。つまり、検索する値の数が数桁多くなる。 そのため、FFにアクセスする（表面を見る）回数を増やして「レリーフマップ」を作ると、表面の頂点をより正確に見つけることができるようになるのだ。でも、コンペティション・ルールでリファレンスの数は減らされるはず...。何かわかるような気がする...。:)では、表面（FF）に最大回数アクセスすれば--レリーフの完全なコピーを作ることができるのですね。 でも、そうすると、回数が少ないほど、結果が悪くなるのでは？ 123456789101112131415...132 新しいコメント 理由: キャンセル 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
という感じで、もちろん計時カウンターもあります。
関数のパラメータ数はどうやって知るのですか？
テスト機能を教えてくれれば、練習しますよ。
関数のパラメータ数はどうやって知るのですか？
テスト機能を教えてくれれば、練習しますよ。
FFのパラメータ数は100～500個です。これらを目安に、チャンピオンシップの課題の規模をおおよそ把握しておくとよいでしょう。
FFの例。
そして、3回目に私を加えても8回になる！？))
警戒していただき、ありがとうございます :)
チャンピオンシップでFFを意識することはないでしょう。
チャンピオンシップが始まり、参加者がアルゴリズムを公開したら、参加者の中からFFの選択肢を探し始めよう。最終的には、機能の「ミックス」を作り（これはかなり簡単です）、テストを開始することになります。アルゴリズムが何を解決しなければならないかは、誰も事前に知ることはできない。
上の例は、滑らかな関数（滑らかなスロープで鋭いピークを得るのは難しくない） 、かなり単純なものです。
FFの一部をディスクリート化する、ステップを踏む。これでは、GA的（確率的）な手法も決定論的な手法も、「生きる」ことがかなり難しくなってしまうだろう。
上の例は、滑らかな関数（滑らかなスロープで鋭いピークを得るのは難しくない） 、かなり単純なものです。
FFの一部をディスクリート化する、ステップを踏む。GA的（確率的）な手法と決定論的な手法の両方の「命」をかなり複雑化させることになる。
写真に写っているものは、問題の表面の例でしょうか？
ピークは、検索対象のパラメーターの最大値か？
では、限られた数の「探針」のために、各頂点のピークにできるだけ近づくことが必要なのでしょうか？
各頂点の高さは、キューブの外に出ない。平面上の）最大値と最小値の間にあることを意味する。それは、「レンジの中」です。
結論：数値の幅がある。その中には、「ピーク」の値が隠されている。それぞれの価値を見出すこと、つまりアプローチすることが必要です。
アルゴリズムが「表面」を「見る」回数には限りがある。
その「見る」回数分、「面」全体を「見て」、そのアナログを「研究」結果の値で再現しなければならない。
ピーク」値そのもの、あるいはそれに最も近い「類似値」をできるだけ効率的に見つけるアルゴリズムが必要だ。
私の問題の表現の絵の中で何が間違っているのか、見つけるのを助けてください。
そう、これらはfsの最もシンプルな例です（2つ目は、何もない平らな部分があるので、より複雑です）。
大域的な最大値、つまり1点目を見つける必要があります。もちろん、与えられたパラメーターの範囲内で。
負の値も範囲に入るのでしょうか？ グローバル・マキシマムというのは、全表面の最高地点のことでしょうか？
グローバルマックスはFFの最大値であり、この値を持つポイントは1以上になることがある。
FF値エリアは、機械が処理できるすべての数値です。
グローバルマックスはFFの最大値であり、この値を持つポイントは1以上になることがある。
FF値エリアは、機械が処理できるすべての数値です。
つまり、FF値の領域は、境界が2つあって、その間に空白と頂点の孤独な山があるだけ、というわけではないのです。全面的に探りを入れる必要があるレリーフで全面ですか？
FFは「表面形状曲線」をアルゴリズムに投入しているのでしょうか？
そのため、アルゴリズムは、「表面」の地形の最小限の「アイデア」を得るために、膨大な回数でFFにアクセスしなければならない。
今までは2次元の配列空間で、限られた試行回数で見つけるべきいくつかの値を格納するだけのイメージでしたが、写真から判断すると、実は探索空間は3次元なんですね...。
つまり、検索する値の数が数桁多くなる。 そのため、FFにアクセスする（表面を見る）回数を増やして「レリーフマップ」を作ると、表面の頂点をより正確に見つけることができるようになるのだ。でも、コンペティション・ルールでリファレンスの数は減らされるはず...。何かわかるような気がする...。:)
では、表面（FF）に最大回数アクセスすれば--レリーフの完全なコピーを作ることができるのですね。
でも、そうすると、回数が少ないほど、結果が悪くなるのでは？