遺伝的アルゴリズムとその応用の可能性 - ページ 15 1...89101112131415 新しいコメント khorosh 2020.03.21 10:18 #141 Edgar Akhmadeev:"深淵を長く見つめていると、深淵があなたを見つめ始める"。 長く苦しんでいれば、何かが見えてくる）。 Andrey Dik 2020.03.21 10:58 #142 AZAT KHALITOV: 外国為替取引に応用できない138のメッセージ。今すぐ動作する形式のオプティマイザは、価格チャート（何のために私は数理モデル学科で勉強しました、我々は、近い将来、これらのプロセスの挙動を許容誤差で予測する技術プロセスの数学的記述のためのそのような方法を使用して、我々は新しい実際の結果（ほぼ予測と同じ）を得るとき我々は将来的に新しい結果を得るために以前の最適化にそれを追加）曲線をシミュレート - などのモデルは近い将来と未来に適用可能である。(障害物や脅威を回避するミサイルの軌道を構築するために、そのような方法が使用されています - そこでは、最初から数学的モデルを得るために数学的モデリング手法を使用し、次にInsに基づいて数学的モデルをモデル化するために人工ニューラルネットワークを使用します - これは、障害物や脅威に対するミサイル反応の時間に影響を与えるもの、元のマットモデルの数百倍の計算速度であるのでInsが必要です + 結果モデルはで物理レベルに置かれます遺伝的アルゴリズム自体は悪くないのですが、価格カーブをモデル化するのではなく、少なくともある時間枠、ある為替条件下での価格チャートの挙動をモデル 化するために使おうとしているのです。これらの制約に加えて、価格表そのものが、結果として得られるモデルの外界となり、モデル自体がその世界によって制約される。つまり、モデルは常に、我々の知識によって記述できる外界の条件に適応しているのである。ところで、人間は環境にも適合しています。たとえば、宇宙空間にはいられないのです。秩序と混沌についての大規模な哲学的議論に従事している人たちにとって。 人工ニューラルネットワークは、その助けを借りて交換戦略をモデル化する試みがすでになされていれば、確かに良いのです（そのようなモデルは存在し、多くの費用がかかります。人工ニューラルネットワークについて書くときに読みました）。トレードの実務に役立つものを読んでみたいです。このすべては、 - このフォーラムで提供されるフォームに遺伝的アルゴリズムを適用しようとすると、私はささやかな結果を得ているが、私はそれらを共有することはありません。私のモデルは、トレーディングを始めて1年未満なので、皆さんと比べるとトレーディングの知識が乏しいため、限界があります。もっと知識を教えてほしい! 文章が非常に読みにくいので、文節や段落に分けてください。 AZAT KHALITOV 2020.03.21 11:05 #143 Andrey Dik: 文章が非常に読みにくいので、文章と段落に分けてください。 スマホで書いて、時間があるときは謝るんですが、文字を打つ時間がないんです。申し訳ございません。 Edgar Akhmadeev 2020.03.30 21:58 #144 Slava: すべてに意味がある。 ビッグ "ジェネティクスに関するフレームには問題がある。 必ず直します。 96ビットジェネレータの場合、タスクを渡すという問題が残っています。通常の第一世代のパス後、半分のローカルエージェントは最後までフィニッシングされたままです。過去ログには何もない。バリアントを64bitに減らすと全てOKになります。 どのEAでも試してみてください。再現性がなければ、パスします。 Slava 2020.03.31 12:10 #145 Edgar Akhmadeev:96ビットジェネレータでは、タスクの受け渡しの問題が残ります。通常の第一世代のパス後、半分のローカルエージェントは最後までフィニッシングされたままです。ログには何もありません。バリアントを64bitに減らすと全てOKになります。どんな専門家でも試してみてください。再現性がなければ、パスします。 テスターのログブックのコンテキストメニューで、フルログチェックボックスを有効にする。どの仕事をどこに何個送ったか記録があるはずです。 Edgar Akhmadeev 2020.03.31 14:09 #146 Slava: テスターのログのコンテキストメニューのフルログのチェックボックスをオンにする。どの仕事が何人分あるのか、記録しておく必要があります。 b2368のログを添付します。そこには、タスクの割り当てに関する記述はありませんね。 新たに登場したb2374でも確認しましたが、やはり動作しません。とりあえず、最適化のステップを64ビットに増やしています。チャンスを見つけたら、最適化する変数の数を減らしていくんです。ローカルノードしかないので、セット数が多いのはおかしいと理解しています。ただ、最適化の範囲と変数の相互関係を推定する必要があります。 ファイル: 20200331.zip 18 kb Slava 2020.03.31 15:31 #147 Edgar Akhmadeev:b2368のログを添付します。そこには、タスクの割り当てに関する記述はありませんね。新たに登場したb2374でも確認しましたが、やはり動作しません。とりあえず、最適化のステップを64ビットに増やしています。チャンスを見つけたら、最適化する変数の数を減らしていくんです。ローカルノードしかないので、セット数が多いのはおかしいと理解しています。最適化の範囲や変数の相互関係を評価したいだけなんです。 過去ログをありがとうございました。問題がはっきりと見えている。解決しよう 64ビットジェネレータではそのような問題はなく、すべてのコアに均等に 負荷がかかるということですね？ Edgar Akhmadeev 2020.03.31 15:59 #148 Slava: 64bitのGeneticsではこの問題は存在せず、すべてのコアに均等に負荷がかかるということでしょうか？ もちろんです。まあ、世代が終わるころにはみんな終わっていて、1人のエージェントが最大で数十人のパスをこなすという事実は別としてね。 ジョブパッケージの再配布はありませんが、これは96bitに限らず一般的な問題です。クラウドエージェントの場合、1つのエージェントに1つの仕事を与えるのは非効率的であることは理解できますが、ローカルエージェントの場合は別の戦略を採用した方がいいかもしれません。最低限の仕事を与えるか、アイドル時に動的に再分配するか（たとえば、エージェントの4分の1以上がアイドル状態で、最も忙しいエージェントにN以上のジョブが残っている場合）です。 AZAT KHALITOV 2020.04.19 10:31 #149 Edgar Akhmadeev: もちろんです。まあ、世代が終わるころにはみんな終わっていて、一人のエージェントが数十人以上のパスを作るということを除けばね。 ジョブパケットの再分配はありませんが、これは96bitに限らず共通の問題です。クラウドエージェントの場合、1つのエージェントに1つの仕事を与えるのは非効率的であることは理解できますが、ローカルエージェントの場合は別の戦略を採用した方がいいかもしれません。最低限の仕事を与えるか、アイドル時に動的に再分配するか（たとえば、エージェントの4分の1以上がアイドル状態で、最も忙しいエージェントにN以上のジョブが残っている場合）です。 私もこの問題に直面しています、解決できないようです!すでに多くの掲示板で質問していますが、どこにも回答がありません。特に、コードの修正によって、完全な通過の前に通過のいくつかの結果を拒否するときにこのエラーが発生する単一のテスト（それは最適化を加速する ことができます）が、そこからいくつかのエージェントは、私は彼らが次の配布でタスクを与えられていない長いアイドル時間から理解として、他よりも本質的に速くテストを終了します。(しかし、時にはすべてがうまくいくこともあります。これは、エージェントがまだ2回目のパスで1つの仕事を与えられ始めたときで、そのときはすべてがうまくいくのです。すなわち、分析が重要であることが判明 - どのように多くのタスクは、2番目と次のパスの間に与えるために、それはローカルエージェントのための理想的です1タスク（これは私自身の経験からです）、それ以外の場合 - 1にいくつかのエージェントをハングアップ作業！）。 1...89101112131415 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
"深淵を長く見つめていると、深淵があなたを見つめ始める"。
長く苦しんでいれば、何かが見えてくる）。
外国為替取引に応用できない138のメッセージ。今すぐ動作する形式のオプティマイザは、価格チャート（何のために私は数理モデル学科で勉強しました、我々は、近い将来、これらのプロセスの挙動を許容誤差で予測する技術プロセスの数学的記述のためのそのような方法を使用して、我々は新しい実際の結果（ほぼ予測と同じ）を得るとき我々は将来的に新しい結果を得るために以前の最適化にそれを追加）曲線をシミュレート - などのモデルは近い将来と未来に適用可能である。(障害物や脅威を回避するミサイルの軌道を構築するために、そのような方法が使用されています - そこでは、最初から数学的モデルを得るために数学的モデリング手法を使用し、次にInsに基づいて数学的モデルをモデル化するために人工ニューラルネットワークを使用します - これは、障害物や脅威に対するミサイル反応の時間に影響を与えるもの、元のマットモデルの数百倍の計算速度であるのでInsが必要です + 結果モデルはで物理レベルに置かれます遺伝的アルゴリズム自体は悪くないのですが、価格カーブをモデル化するのではなく、少なくともある時間枠、ある為替条件下での価格チャートの挙動をモデル 化するために使おうとしているのです。これらの制約に加えて、価格表そのものが、結果として得られるモデルの外界となり、モデル自体がその世界によって制約される。つまり、モデルは常に、我々の知識によって記述できる外界の条件に適応しているのである。ところで、人間は環境にも適合しています。たとえば、宇宙空間にはいられないのです。秩序と混沌についての大規模な哲学的議論に従事している人たちにとって。 人工ニューラルネットワークは、その助けを借りて交換戦略をモデル化する試みがすでになされていれば、確かに良いのです（そのようなモデルは存在し、多くの費用がかかります。人工ニューラルネットワークについて書くときに読みました）。トレードの実務に役立つものを読んでみたいです。このすべては、 - このフォーラムで提供されるフォームに遺伝的アルゴリズムを適用しようとすると、私はささやかな結果を得ているが、私はそれらを共有することはありません。私のモデルは、トレーディングを始めて1年未満なので、皆さんと比べるとトレーディングの知識が乏しいため、限界があります。もっと知識を教えてほしい!
文章が非常に読みにくいので、文節や段落に分けてください。
文章が非常に読みにくいので、文章と段落に分けてください。
すべてに意味がある。
ビッグ "ジェネティクスに関するフレームには問題がある。
必ず直します。
96ビットジェネレータの場合、タスクを渡すという問題が残っています。通常の第一世代のパス後、半分のローカルエージェントは最後までフィニッシングされたままです。過去ログには何もない。バリアントを64bitに減らすと全てOKになります。
どのEAでも試してみてください。再現性がなければ、パスします。
96ビットジェネレータでは、タスクの受け渡しの問題が残ります。通常の第一世代のパス後、半分のローカルエージェントは最後までフィニッシングされたままです。ログには何もありません。バリアントを64bitに減らすと全てOKになります。
どんな専門家でも試してみてください。再現性がなければ、パスします。
テスターのログのコンテキストメニューのフルログのチェックボックスをオンにする。どの仕事が何人分あるのか、記録しておく必要があります。
b2368のログを添付します。そこには、タスクの割り当てに関する記述はありませんね。
新たに登場したb2374でも確認しましたが、やはり動作しません。とりあえず、最適化のステップを64ビットに増やしています。チャンスを見つけたら、最適化する変数の数を減らしていくんです。ローカルノードしかないので、セット数が多いのはおかしいと理解しています。ただ、最適化の範囲と変数の相互関係を推定する必要があります。
b2368のログを添付します。そこには、タスクの割り当てに関する記述はありませんね。
新たに登場したb2374でも確認しましたが、やはり動作しません。とりあえず、最適化のステップを64ビットに増やしています。チャンスを見つけたら、最適化する変数の数を減らしていくんです。ローカルノードしかないので、セット数が多いのはおかしいと理解しています。最適化の範囲や変数の相互関係を評価したいだけなんです。
過去ログをありがとうございました。問題がはっきりと見えている。解決しよう
64ビットジェネレータではそのような問題はなく、すべてのコアに均等に 負荷がかかるということですね？
64bitのGeneticsではこの問題は存在せず、すべてのコアに均等に負荷がかかるということでしょうか？
もちろんです。まあ、世代が終わるころにはみんな終わっていて、1人のエージェントが最大で数十人のパスをこなすという事実は別としてね。 ジョブパッケージの再配布はありませんが、これは96bitに限らず一般的な問題です。クラウドエージェントの場合、1つのエージェントに1つの仕事を与えるのは非効率的であることは理解できますが、ローカルエージェントの場合は別の戦略を採用した方がいいかもしれません。最低限の仕事を与えるか、アイドル時に動的に再分配するか（たとえば、エージェントの4分の1以上がアイドル状態で、最も忙しいエージェントにN以上のジョブが残っている場合）です。
もちろんです。まあ、世代が終わるころにはみんな終わっていて、一人のエージェントが数十人以上のパスを作るということを除けばね。 ジョブパケットの再分配はありませんが、これは96bitに限らず共通の問題です。クラウドエージェントの場合、1つのエージェントに1つの仕事を与えるのは非効率的であることは理解できますが、ローカルエージェントの場合は別の戦略を採用した方がいいかもしれません。最低限の仕事を与えるか、アイドル時に動的に再分配するか（たとえば、エージェントの4分の1以上がアイドル状態で、最も忙しいエージェントにN以上のジョブが残っている場合）です。