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 2

[Prival]

joo:

....

MQL4フォーラムのスレッド"Test Multivariable Multiextremal Function " にいくつかの興味深いテスト関数を投稿しました。

もしよければ、GA以外の最適化アルゴリズムを使って、提案した関数の極値を見つけてみて、その結果をここに投稿してください。大歓迎である。それは誰にとっても興味深いことだし、そもそも私にとっても興味深いことだ。

....

お気に入りのmatcadを見た。

記事の中で、21.7秒対1.6e32年という数字が示されています！同じ問題（テスト問題）をmatcadで解いてみましたか？MQL5よりどれくらい速い（遅い）のですか？

[Andrey Dik]

Prival :

大好きなmathcadを見た。

記事には21.7秒対1.6e32年という数字があります！同じ問題（テスト問題）をmatcadで解いてみましたか？MQL5よりどのくらい速い（遅い）ですか？

はい、写真はmatcadのものです。最初の問題のものです。

そして数字は2番目のタスクのものです。残念ながら、私はこのmatkadパッケージがあまり得意ではないので、2番目の問題を解くのには使いませんでした。私もあなたと同じように、あなたの質問の答えを知りたいと思っています。

[Prival]

この問題を解決するには、2つ目の問題（の解決策）が必要だ。

https://www.mql5.com/ru/forum/123072/page6#254964（ところで非常に興味深いスレッド）。

一度は（この2つの問題を組み合わせて）計算し、見て、考えたかったが、いつものように私の手は届かなかった（いつものように時間がない）。

[Andrey Dik]

Prival :

この課題を解決するためには、2つ目の課題（の解決策）が必要なんだ

https://www.mql5.com/ru/forum/123072/page6#254964（ところで、とても興味深いスレッドだ）

一度は（この2つの問題を組み合わせて）計算したり、見たり、考えたりしたかったのですが、いつものように時間が取れませんでした（いつものように時間は短い）。

ヒューリスティック・アルゴリズムは、解析的な解がない問題や、問題の形式化が困難な問題に対する天の恵みだ。

UGAの助けを借りれば、例えばこの 分野の問題の半分（それ以上ではないにしても）は解くことができる。ところで、ZZにまつわる最も有名なトレーダー神話の一つ（記事の2つ目の課題）を破壊するのは、とても楽しいことだ。）

[investeo]

この記事は素晴らしい貢献だと思うが、タイトルは内容を過小評価している。私はGAの簡単な入門書を探していたのですが、すでに開発されたライブラリを使うことができました。ありがとう！

[Andrey Dik]

健康について！:)

PS そう、それでも。もし私の記事が「遺伝的アルゴリズムは とても難しい！」と書いたら、誰が読むだろうか？）

とはいえ、それもまた真実ではない。とはいえ、GAというのは、少し努力すれば簡単に判断できる。とはいえ、何事も判断が求められるのが市場である。もし、それで稼ぎたいのであれば・・・。

PPS 早速ですが、今後も機械翻訳を使います。申し訳ありません。

[Дмитрий Александрович]

良い記事だ！ありがとう。

実践に勝るものはない。）

[Дмитрий Александрович]

重複の検索は、オープンな形で組織化されている、つまり、一意な染色体をすべて保存している、少なくとも私にはそう見えた。

つまり、染色体の検索があり、各染色体ですべての遺伝子が（ほぼ）比較されます。
もし、染色体をハッシュ化するアルゴリズムを適用すれば、理想的には、特に遺伝子数が多い場合、重複検索のスピードが上がるはずです。
ここだけで、アルゴリズムに適した方法を素早く考えるか、見つける方法が残されています。

mathcadを掘りに行ってきます)))

[Andrey Dik]

mrProF:

重複の検索は、オープンな形で組織化されている、つまり、ユニークな染色体をすべて保存している、少なくとも私にはそう見えました。

そうです。すべてのユニークな染色体は別の配列に保存されます。これは、実用的な作業には十分すぎるほどです。

mrProF:

つまり、染色体の検索があり、各染色体においてすべての遺伝子が（ほぼ）比較される。

染色体中のすべての遺伝子が比較されるわけではない。すべての遺伝子を比較するのは少なくとも非現実的であり、さらに愚かなことである。染色体のユニークさの基準は、"アーカイブ "にある染色体と比較して、少なくとも1つの異なる遺伝子が存在することです。したがって、ある染色体にユニークな遺伝子が見つかり次第、比較は中止され、染色体全体がユニークなものとして認識され、「永久保存」のためにアーカイブに入れられる。

mrProF:

染色体ハッシュのアルゴリズムを適用すれば、特に遺伝子数が多い場合、重複検索のスピードが上がるのでは？
あとは、そのアルゴリズムに適した高速な方法を考えるか、見つけるかだけ。

mathcadを掘りに行った。）

どうだろう。で、ハッシュと比較してみる？:)

染色体の一意性をチェックする、もっと速い方法を見つけたら、ぜひ教えてください。
。

[Дмитрий Александрович]

joo:

その通り、すべてのユニークな染色体は、最大10万本（10万本）の別々の配列に保存される。これは実用的な作業には十分すぎるほどだ。

染色体上のすべての遺伝子を比較するわけではない。すべての遺伝子を比較するのは少なくとも現実的ではないし、せいぜい愚かなことだ。染色体のユニークさの基準は、「アーカイブ」にある染色体と比較して、少なくとも1つの異なる遺伝子が存在することである。従って、ある染色体にユニークな遺伝子が見つかり次第、比較は中止され、染色体全体がユニークなものとして認識され、「永久保存」のためにアーカイブに入れられる。

よくわからないが......。それから、まだハッシュと比較しなければならないのですか？:)

染色体の一意性をチェックするもっと速い方法を見つけたら、ぜひ教えてください。
。

まあ、「ほとんど」というのはそういう意味です。）

1つのハッシュで比較する方が、100の遺伝子をループで比較するよりも速いのですが...。

ここで、遺伝子を直接検索するアルゴリズムと、ハッシュと比較するアルゴリズムの速度を計算する必要がある。
たとえば、遺伝子数が20以下なら直接比較、それ以上ならハッシュと比較する。
さて、ハッシュの計算方法を掘り下げてみる。たぶん、十分に高速で、同時にハッシュの一意性も十分なものが見つかるだろう。
本や記事を読んで理解したところでは、100個のハッシュのうち一意でないものが1個あったとしても、重複の除去はそれほど重要ではないらしい。
おそらく突然変異がこの一意でないキーをカバーするのだろう。速度が顕著に向上するのであれば。

真のこれはまだ理論だけで、私はGA二日目に従事している))
頭の中でひどい混乱、および文献を参照するには十分ではありません))