記事"遺伝的アルゴリズム - とても簡単です!"についてのディスカッション - ページ 10 1...34567891011121314151617...20 新しいコメント Andrey Miguzov 2011.09.12 21:35 #91 joo:...が、上のループでは+1が代入されているので、それを引いて-1.そこに犬がいる!そして、私は思う - どのようにそれはそうです - 記事はすでに1年前のものです - そしてすべてが動作し、誰も文句を言わない...記事をありがとう.そして説明のために:) Serge 2011.09.12 21:38 #92 こんにちは。 ジグザグが大好きなのですが、ローソクの本数が多いとスピードが遅くなります。品質を落とさずにスピードを上げることは可能でしょうか? Andrey Dik 2011.09.12 21:46 #93 Graff: こんにちは。 あなたのジグザグが大好きです。しかし、多数のローソクでは遅いです。品質を落とさずに高速化することは可能でしょうか?申し訳ありませんが、私はこのインジケータの作者ではありません。 このインジケータのディスカッションページを ご参照ください。 Roman Zamozhnyy 2011.09.20 18:06 #94 joo:引用されたソースの能力に異議を唱えるつもりはないが、同意しかねる。最適化問題でGAを使用する便宜性は、直接探索に比べて最適を決定するのに必要なFFの実行回数を減らすことにある。その推奨に従えばでは 1000個の引数を持つ問題に対して は11000個の個体数を必要とする!そしてそれは、たった1エポックで11000回のFFを実行することになる!ランダムな遺伝子生成を使っても、最適を見つけるという点ではそれほど劣らないだろう。このソースは、大規模な集団の中に、各エポックで集団の改良を進めるのに十分な遺伝物質が存在するという「賭け」をしているのだ。私は同じことを達成しようとしているが、FFの実行回数を増やすことなく、遺伝的演算子で確率を演じることを犠牲にしている。 正直なところ、1000個の引数がある問題は想像できませんでした。私はニューラルネットワークを訓練するためのアルゴリズムを使っているのですが、通常は3層で十分なのですが、5層としましょう!何を入れればいいんだ? Andrey Dik 2011.09.20 18:21 #95 Rich: 正直なところ、1000もの引数がある問題は想像もできなかった。私はニューラルネットワークを訓練するためにこのアルゴリズムを使っている。通常は3層で十分だが、5層としよう!何を入れればいいんだ?簡単だ。例えば、2つの隠れ層を持つ4層ネットワークの最適化可能なパラメーターの数は10-40-40-40-1である:10*40+40+40+40+40+40+40*1+1=2121(40+40+1=81ニューロンに対するニューロンの重みとそのシフト)。ご覧のように、このような比較的小さなネットワークに対して、2121個のパラメータを最適化する必要がある。 moosa 2011.09.30 02:32 #96 MTのようにExpert Advisorを最適化するために、このライブラリをどのように使用するのか、例を掲載していただくことは可能でしょうか?それは私にとって大きな助けとなります。 ありがとうございました。 Andrey Dik 2011.10.04 00:12 #97 moosa:MTのようにExpert Advisorを最適化するために、このライブラリをどのように使用するのか、例を掲載していただくことは可能でしょうか?それは私にとって大きな助けとなります。 ありがとうございます。 ライブラリをMTがEAで行うように動作させるには、上に構築することがたくさんあります:注文の計算、株式と残高の計算、およびより多くの。 私は、残念ながら、それのための時間がない、と刺激... 多分後で。 Alexey 2011.11.11 00:56 #98 申し訳ないが、私は少し頭が悪い。ここで考えている連続遺伝子を使ったアルゴリズムでは、ステップなどというパラメータは意味がない ことがわかった。精度を語ることができるのは、結果があらかじめわかっていて、引数を求める必要がある場合だけである。 Mykola Demko 2011.11.11 02:44 #99 ivandurak:...ここで検討した連続遺伝子を用いたアルゴリズムでは、ステップのようなパラメータは無意味である ことがわかった。精度を語ることができるのは、結果があらかじめわかっていて、引数を求める必要がある場合だけです。遺伝子間の距離が十分に大きければステップは大きくなり、遺伝子が近づけばステップは自動的に小さくなる。遺伝子間の距離はすべての時間をランダム周期で割ったもので、定数は32768である。その結果の数値が条件付きステップとなる。結果さえわからなければ、どのような精度の解が必要かを仮定することができ、どのようなステップで解を探す必要があるかを指定するのは、未知の空間よりも簡単である。 Alexey 2011.11.11 21:31 #100 どのような基準で、何人の子孫を殺すべきか。最適化されたパラメータの数によって、親と子孫の数はどうあるべきか .どのようなエポックから近親相姦を許可することができます .一般的に、それはどのような原理で親を殺すために非常に明確ではありません。ただ残念なことに、あなたの労働は私の目的にはかなり適していませんが、ブラシでたくさんありがとうございました。 1...34567891011121314151617...20 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
...が、上のループでは+1が代入されているので、それを引いて-1.
そこに犬がいる!そして、私は思う - どのようにそれはそうです - 記事はすでに1年前のものです - そしてすべてが動作し、誰も文句を言わない...記事をありがとう.そして説明のために:)
こんにちは。 あなたのジグザグが大好きです。しかし、多数のローソクでは遅いです。品質を落とさずに高速化することは可能でしょうか?
申し訳ありませんが、私はこのインジケータの作者ではありません。
このインジケータのディスカッションページを ご参照ください。
引用されたソースの能力に異議を唱えるつもりはないが、同意しかねる。
最適化問題でGAを使用する便宜性は、直接探索に比べて最適を決定するのに必要なFFの実行回数を減らすことにある。
その推奨に従えば
では 1000個の引数を持つ問題に対して は11000個の個体数を必要とする!そしてそれは、たった1エポックで11000回のFFを実行することになる!ランダムな遺伝子生成を使っても、最適を見つけるという点ではそれほど劣らないだろう。このソースは、大規模な集団の中に、各エポックで集団の改良を進めるのに十分な遺伝物質が存在するという「賭け」をしているのだ。私は同じことを達成しようとしているが、FFの実行回数を増やすことなく、遺伝的演算子で確率を演じることを犠牲にしている。
正直なところ、1000もの引数がある問題は想像もできなかった。私はニューラルネットワークを訓練するためにこのアルゴリズムを使っている。通常は3層で十分だが、5層としよう!何を入れればいいんだ?
簡単だ。
例えば、2つの隠れ層を持つ4層ネットワークの最適化可能なパラメーターの数は10-40-40-40-1である:
10*40+40+40+40+40+40+40*1+1=2121(40+40+1=81ニューロンに対するニューロンの重みとそのシフト)。
ご覧のように、このような比較的小さなネットワークに対して、2121個のパラメータを最適化する必要がある。
MTのようにExpert Advisorを最適化するために、このライブラリをどのように使用するのか、例を掲載していただくことは可能でしょうか?
それは私にとって大きな助けとなります。
ありがとうございました。
MTのようにExpert Advisorを最適化するために、このライブラリをどのように使用するのか、例を掲載していただくことは可能でしょうか?
それは私にとって大きな助けとなります。
ありがとうございます。
私は、残念ながら、それのための時間がない、と刺激...
多分後で。
申し訳ないが、私は少し頭が悪い。
ここで考えている連続遺伝子を使ったアルゴリズムでは、ステップなどというパラメータは意味がない ことがわかった。精度を語ることができるのは、結果があらかじめわかっていて、引数を求める必要がある場合だけである。
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ここで検討した連続遺伝子を用いたアルゴリズムでは、ステップのようなパラメータは無意味である ことがわかった。精度を語ることができるのは、結果があらかじめわかっていて、引数を求める必要がある場合だけです。
遺伝子間の距離が十分に大きければステップは大きくなり、遺伝子が近づけばステップは自動的に小さくなる。遺伝子間の距離はすべての時間をランダム周期で割ったもので、定数は32768である。その結果の数値が条件付きステップとなる。
結果さえわからなければ、どのような精度の解が必要かを仮定することができ、どのようなステップで解を探す必要があるかを指定するのは、未知の空間よりも簡単である。