記事「母集団最適化アルゴリズム：微小人工免疫系(Micro-AIS)」についてのディスカッション - ページ 5

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Andrey Dik #:
なぜハングアップしているのか、心当たりはありますか？バグとエラーのスレッドで報告しましたか？

フォーラムとサポートの両方に書きました。かなり前にね。返事はありません。

 
Stanislav Korotky #:

このシリーズのアルゴリズムを長い間オプティマイザーに引きずり込もうとした（並列化したかった）のだが、大失敗してしまった - https://www.mql5.com/en/forum/454524/page2#comment_50233782。

どうやらあなたも遭遇 したことがあるようですね。その例では、6目盛りを残せばうまくいきます。したがって、この連載のアルゴリズムを今すぐ適用することができます。

 
fxsaber #:

どうやら、あなたはこれに 遭遇したようだ。その例の6つの刻みを残せば、うまくいく。したがって、この連載のアルゴリズムを今すぐ適応させることができる。

まあ、それは非現実的な単純化でしょう。私が理解する限り、実行回数に制限があるのであって、パラメーターの数に制限があるわけではない。

アルゴリズムを比較する際に、最適化空間の実際の大きさを多少なりとも把握できるように、テストのフィットネス関数の設定からパラメータを取ったんだ。;-).

 
Stanislav Korotky #:

まあ、それは非現実的な単純化だろう。私が理解している限りでは、パラメータの数ではなく、実行回数に制限がある。

私は、アルゴリズムを比較する際に、最適化空間の実際の大きさを多かれ少なかれ持つようにするために、テストのフィットネス関数の設定からパラメータを取りました。;-).

正直なところ、なぜMQがこのステップを文字通りに受け取るのか理解できません。それは最小離散化のレベルです。そしてそれは最適化アルゴリズムとはほとんど関係がない。

 
fxsaber #:

率直に言って、なぜMQがこのステップを文字通りに受け取るのか理解できない。これは最小離散性のレベルです。最適化アルゴリズムとはほとんど関係がない。

実際の特徴量の表現では、そうですが、ほとんど関係ありません。

この点、バイナリGAの場合はもう少し複雑で、ニュアンスが異なります。

先ほど、記事のアルゴと標準的なGAを正面から比較することはできないと言いましたが、それは間違いです。標準的なGAは複雑で、ほとんどのユーザーのPCで動作するように、多くのニュアンスが考慮されている：作業のスピード、新しい解のユニークさ、メモリの節約。

 
Stanislav Korotky #:

私が理解した限りでは、カスタムの最適化は1つのコアのターミナルグラフでのみ行われ、私はテスターでマルチスレッドの最適化について話していました（記事で 説明した粒子群アルゴリズムについて、他のほとんどのアルゴリズムについても、通常はタスクをエージェントのグループに分割する原則があるので、類推すれば可能なはずです）。しかし、テスターは最も原始的な例（私は上記のテストを行いました）にぶら下がってしまい、アイデアの芽を摘んでしまいました。

リンクを共有するこれか？

 
fxsaber #:

リンクを共有するこれ？

そうだ

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