근사치 오차를 최소화하기 위해 동일한 적합도 함수 값으로 다른 변수를 최적화해야 하는 경우 UGA를 올바르게 조이는 방법이 궁금합니다. 고전적인 문제입니다. 예를 들어 뉴런이 4개인 5패스 2계층 신경망은 0.0001의 정확도로 [-1...1] 범위의 바이어스와 함께 22개의 계수를 검색해야 하며, 동시에 입력 지표의 매개 변수의 동일한 목표 함수 선택에서 5개*2파라미터= 5...50 범위의 10개 변수를 검색해야 합니다. 또는 별도로, 그러나 0.01 단계로.
물론 가중치 범위에서 지표의 값을 인코딩 할 수 있습니다. 하지만 조금 다릅니다.
그리고 질문이 하나 더 있습니다. 유전자 건너 뛰기 조건을 UGA에 전달할 수 있습니까? 즉, 예를 들어 지표를 담당하는 유전자는 G23 < G24 G25 < G26 등의 조건에 해당해야합니다.
근사치 오차를 최소화하기 위해 동일한 적합도 함수 값으로 다른 변수를 최적화해야 하는 경우 UGA를 올바르게 조이는 방법이 궁금합니다. 고전적인 문제입니다. 예를 들어 뉴런이 4개인 5패스 2계층 신경망은 0.0001의 정확도로 [-1...1] 범위의 바이어스와 함께 22개의 계수를 검색해야 하며, 동시에 입력 지표의 매개 변수의 동일한 목표 함수 선택에서 5개*2파라미터= 5...50 범위의 10개 변수를 검색해야 합니다. 또는 별도로, 그러나 0.01 단계로.
물론 가중치 범위에서 지표의 값을 인코딩 할 수 있습니다. 하지만 조금 다릅니다.
그리고 질문이 하나 더 있습니다. 유전자 건너 뛰기 조건을 UGA에 전달할 수 있습니까? 즉, 예를 들어 지표를 담당하는 유전자는 G23 < G24 G25 < G26 등의 조건에 해당해야합니다.
그게 다입니다,
대부분의 매개 변수가 작동하는 범위가 있으며 나머지는 단순히 이동 및 스케일링으로 조정됩니다.
이 기사의 코드는 소비자의 모든 재채기를 위해 다듬어 진 상업적 개발이 아니라는 것을 이해합니다.
각 매개 변수에 대해 설정 범위를 만들고 싶지만 아무도 손을 잡고 있지 않지만 매개 변수의 수가 수천 개로 계산되면 손으로 범위를 설정하는 것이 매우 문제가 될 수 있음을 잊지 마십시오.
유전자 범위가 [-1;1] --> (int)NormaliseDouble(((gene+1)/2)*45+5 ,0) --> [5;50] 입니다.
동일한 결과를 제공하는 다양한 유전자가 많다는 데 동의하지만 여기서는 유전자를 결합하기위한 정확도 설정자를 만들 수 있습니다 (예 : 0에서 1000 번째 유전자 정확도까지 3 자리, 1000에서 1010 정확도까지 0 자리).
의견을 보내주셔서 감사합니다. 확실히 코딩하기가 더 쉬워졌습니다. mql에서 Neuroshell의 예측 마법사를 복제하려고합니다. 5...50 범위에서 각각 2-4 매개 변수가있는 20 개의 지표의 한주기에서 200-2000 바의 기록에 대해 2-3 초 동안이 20 개의 최상의 지표 (예 : 5 개)에서 선택한 200-2000 바의 기록에 대해 2-3 초 동안 형성됩니다. 그리고이 모든 것은 VB 베이직으로 작성되었습니다. 멋진 알고리즘이어야합니다. UGA는 잘 할 것입니다.
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일반적으로 GA는 정확하지는 않지만 강력한 솔루션을 찾는다는 것을 이해해야합니다. 즉, 가능한 솔루션 분야에 비해 상당히 성공적인 솔루션입니다.
테스트 함수는 "패배"합니다. 그들은 패배해야합니다.
그래서-당신은 모든 것을 올바르게 말합니다.
테스트 함수는 "패배"합니다. 반드시 패배해야 합니다.
그러나 당신은 모든 옳은 말을하고 있습니다.
예, 예, 자세히 설명하지 않았기 때문에 테스트 함수이고 알고리즘이이를 취해야하며 그렇지 않으면 그러한 알고리즘은 성공한 것으로 간주 될 수 없습니다.
테스트를 통과하지 못하면 알고리즘이 미지의 분야에서 무엇을 찾을 수 있을지 상상하기 어렵습니다.
모두 감사합니다, 작동합니다.
마이너스와 곱셈을 혼동하는 것은 정말 바보 같은 짓이었어요.
모두 감사합니다. 작동 중입니다.
근사치 오차를 최소화하기 위해 동일한 적합도 함수 값으로 다른 변수를 최적화해야 하는 경우 UGA를 올바르게 조이는 방법이 궁금합니다. 고전적인 문제입니다. 예를 들어 뉴런이 4개인 5패스 2계층 신경망은 0.0001의 정확도로 [-1...1] 범위의 바이어스와 함께 22개의 계수를 검색해야 하며, 동시에 입력 지표의 매개 변수의 동일한 목표 함수 선택에서 5개*2파라미터= 5...50 범위의 10개 변수를 검색해야 합니다. 또는 별도로, 그러나 0.01 단계로.
물론 가중치 범위에서 지표의 값을 인코딩 할 수 있습니다. 하지만 조금 다릅니다.
그리고 질문이 하나 더 있습니다. 유전자 건너 뛰기 조건을 UGA에 전달할 수 있습니까? 즉, 예를 들어 지표를 담당하는 유전자는 G23 < G24 G25 < G26 등의 조건에 해당해야합니다.
근사치 오차를 최소화하기 위해 동일한 적합도 함수 값으로 다른 변수를 최적화해야 하는 경우 UGA를 올바르게 조이는 방법이 궁금합니다. 고전적인 문제입니다. 예를 들어 뉴런이 4개인 5패스 2계층 신경망은 0.0001의 정확도로 [-1...1] 범위의 바이어스와 함께 22개의 계수를 검색해야 하며, 동시에 입력 지표의 매개 변수의 동일한 목표 함수 선택에서 5개*2파라미터= 5...50 범위의 10개 변수를 검색해야 합니다. 또는 별도로, 그러나 0.01 단계로.
물론 가중치 범위에서 지표의 값을 인코딩 할 수 있습니다. 하지만 조금 다릅니다.
그리고 질문이 하나 더 있습니다. 유전자 건너 뛰기 조건을 UGA에 전달할 수 있습니까? 즉, 예를 들어 지표를 담당하는 유전자는 G23 < G24 G25 < G26 등의 조건에 해당해야합니다.
그게 다입니다,
대부분의 매개 변수가 작동하는 범위가 있으며 나머지는 단순히 이동 및 스케일링으로 조정됩니다.
이 기사의 코드는 소비자의 모든 재채기를 위해 다듬어 진 상업적 개발이 아니라는 것을 이해합니다.
각 매개 변수에 대해 설정 범위를 만들고 싶지만 아무도 손을 잡고 있지 않지만 매개 변수의 수가 수천 개로 계산되면 손으로 범위를 설정하는 것이 매우 문제가 될 수 있음을 잊지 마십시오.
유전자 범위가 [-1;1] --> (int)NormaliseDouble(((gene+1)/2)*45+5 ,0) --> [5;50] 입니다.
동일한 결과를 제공하는 다양한 유전자가 많다는 데 동의하지만 여기서는 유전자를 결합하기위한 정확도 설정자를 만들 수 있습니다 (예 : 0에서 1000 번째 유전자 정확도까지 3 자리, 1000에서 1010 정확도까지 0 자리).
그리고 질문이 하나 더 있습니다. 유전자 건너뛰기 조건을 UGA에 전달할 수 있나요? 즉, 예를 들어 지표를 담당하는 유전자는 G23 < G24 G25 < G26 등의 조건을 충족해야 합니다.
파라미터1=G23 파라미터2=G23+G24로 설정할 수 있습니다.
범위를 변환 할 때 중단을 포함하는 논리적 검사로 변환하는 것이 좋습니다.
그렇지 않으면 깨진 범위의 한 부분과 다른 부분 사이에 연결이 없으며, 여기서 유전자는 그에 따라 다른 염색체에서만 빌려오고 두 번째 유전자는 새 염색체의 두 번째 유전자 생산을 위해서만 빌릴 수 있다는 것을 이해해야합니다.
하나의 매개 변수가 두 개의 유전자로 표시되는 경우 두 유전자 사이에는 연결이 없습니다.
중단을 포함하는 논리적 검사로 변환하는 것이 좋습니다.
그렇지 않으면 끊어진 범위의 한 부분과 다른 부분 사이에 연결이 없으며 그에 따라 유전자는 다른 염색체에서만 차용되며 두 번째 유전자는 새 염색체의 두 번째 유전자 생산을 위해서만 차용 할 수 있음을 이해해야합니다.
하나의 매개 변수가 두 개의 유전자로 표시되는 경우 두 유전자 사이에는 연결이 없습니다.
어쩌면 더 나을 수도 있습니다.
저는 간단한 변형을 제안했습니다. GA는 문제없이 처리할 수 있습니다.
일반적으로 유전자가 항상 차용되는 것은 아니며 새로운 유전자가 생성 될 수 있습니다.