일반적으로 - 저자를 존중하고 존중하는 것은 사용의 이동성을 보장하기 위해이 라이브러리를 클래스로 감싸는 것만 필요합니다.
부울을 더블로 변환하는 것에 대한 발언에서 계산량이 증가합니까?
내가 이해했듯이 모든 유전자에 대해 동일한 범위의 변이와 동일한 정확도가 설정됩니다. 범위-특별한 역할을하지 않으며 원하는 범위를 필요한 범위로 "압착"할 수 있습니다. 그러나 정확도는 더 어렵고 최대로 가져 가야합니다. 또한 일부 변수에 대해 1000개의 서로 다른 값을 검색해야 하는 경우 부울 변수를 포함한 다른 모든 변수에 동일한 검색 범위가 자동으로 할당됩니다. 알고리즘이 이러한 변수의 값을 계산하는 데 계산 리소스의 상당 부분을 소비하지 않을까요? 예를 들어, -10에서 10까지의 범위와 0.1의 정밀도를 가진 부울 변수가 있다고 가정하면, 이 변수에 대한 알고리즘의 경우 100개의 서로 다른 값 "참"과 100개의 서로 다른 값 "거짓"이 존재하여 동일한 두 값의 적합도 함수를 제공한다는 것이 밝혀졌습니다. 또한 모집단 자체는 알고리즘 자체에 따라 이 변수에 대해 서로 다른 다양한 개체를 포함할 수 있지만, 실제 값은 double이 부울이기 때문에 동일합니다.
2. 내가 이해했듯이 모든 유전자에 대해 동일한 범위의 변이와 동일한 정확도가 설정됩니다. 범위는 중요하지 않으며 원하는 범위를 필요한 범위로 "압착"할 수 있습니다. 그러나 정확도는 더 어렵고 최대로 가져 가야합니다. 또한 일부 변수에 대해 1000개의 서로 다른 값을 검색해야 하는 경우 다른 모든 변수, 심지어 부울 변수에 대해서도 동일한 검색 범위가 자동으로 할당됩니다. 알고리즘이 이러한 변수의 값을 계산하는 데 계산 리소스의 상당 부분을 소비하지 않을까요? 예를 들어, -10에서 10까지의 범위와 0.1의 정밀도를 가진 부울 변수가 있다고 가정하면, 이 변수에 대한 알고리즘의 경우 100개의 서로 다른 "참" 값과 100개의 서로 다른 "거짓" 값이 존재하여 동일한 두 값의 적합도 함수를 제공하게 될 것입니다. 또한 모집단 자체는 알고리즘 자체에 따라 이 변수에 대해 서로 다른 다양한 개체를 포함할 수 있지만, 실제 값은 double이 부울이기 때문에 동일합니다.
3. 최소한 각 유전자에 대한 정밀도를 지정하는 다른 배열을 도입해야 하지 않을까요?
1. 고마워요.
2. 이 글은 독자의 이해를 돕기 위해 알고리즘을 최대한 단순하게(오픈소스 프로젝트) 작성했습니다. 원하는대로 개선하고 꾸미기위한 출발점입니다.
3. 물론 저는 각 유전자에 대해 사용자 정의 가능한 단계(정밀도)를 사용합니다(비공개 프로젝트).
MT5의 MT4와 달리 최적화는 두 번째 날까지만 가능하기 때문에 더욱 그렇습니다. 이러한 뉘앙스를 고려할 때 이 주제는 뉴로 어드바이저의 사용자와 개발자에게 점점 더 관련성이 높아질 것입니다. 물론 유전 알고리즘이 신경망의 수학적 모델과 오른쪽 신발의 왼쪽 신발만큼 분리 될 수 없다는 것은 의심의 여지가 없습니다).
그래서 질문하고 싶습니다. 안드레이, 이러한 테스트와 실험을 바탕으로 (그리고 충분히 해보셨을 거라 믿어 의심치 않습니다), 귀하의 의견으로는 귀하의 EA와 관련하여 (그리고 아마도 귀하의 것뿐만 아니라) 최적화에서 최상의 결과를 제공하는 것이 무엇인지 말씀해 주시겠습니까? 귀하의 GA 또는 터미널의 내부 GA?
유전 알고리즘 사용에 대한 기사를 읽었습니다. 매우 인상 깊었습니다!!!
지그재그 표시기 사용에 대해 몇 가지 질문이 있지만 가장 중요한 것은 훈련을 위해 표시기에서 신호를 보내는 방법입니다.
표시기에는 가변 단계가 있습니다.
미리 감사드립니다.
1) 유전 알고리즘 사용에 대한 기사를 읽었습니다. 매우 인상적이었습니다!!!
2) 트레이닝을 위해 인디케이터에서 신호를 어떻게 공급하나요?
3) 인디케이터에 가변 단계가 있습니다.
메시지를 약간 수정해서 사과드립니다. 양해 부탁드립니다. 미리 감사드립니다. :)
그래서:
1) 감사합니다.
2) 어떤 식으로든 피칭을 하는 것이 아닙니다. 이 기사는 대안 ZZ의 극한을 검색하고 총 이익을 핍 단위로 ZZ 지표의 이익과 비교합니다 (스프레드를 고려하여 최대 이익을 위해 특수 스크립트로 사전 설정됨).
3) 그리고 UGA 기능의 데모에는 중요하지 않습니다. :)
ZЫ. 내가 귀하의 질문을 충분히 다루지 않았다면 더 많이 물어보십시오-나는 최선을 다해 당신을 도울 것입니다 (또는 이미 UGA 알고리즘의 작업을 이해 한 사람들이 대답 할 것입니다).
비슷한 내용을 찾고 있던 참에 좋은 기사입니다.
한 가지 설명이 있습니다:
3.10 GenoMerging. Заимствование генов
이 GA 운영자는 자연적으로 동등한 존재가 없습니다.
전적으로 사실이 아닙니다.
자연에서이 과정을 수평 유전자 전달이라고합니다.
일반적으로 - 저자를 존중하고 존중하는 것은 사용의 이동성을 보장하기 위해이 라이브러리를 클래스로 감싸는 것만 필요합니다.
부울을 더블로 변환하는 것에 대한 발언에서 계산량이 증가합니까?
내가 이해했듯이 모든 유전자에 대해 동일한 범위의 변이와 동일한 정확도가 설정됩니다. 범위-특별한 역할을하지 않으며 원하는 범위를 필요한 범위로 "압착"할 수 있습니다. 그러나 정확도는 더 어렵고 최대로 가져 가야합니다. 또한 일부 변수에 대해 1000개의 서로 다른 값을 검색해야 하는 경우 부울 변수를 포함한 다른 모든 변수에 동일한 검색 범위가 자동으로 할당됩니다. 알고리즘이 이러한 변수의 값을 계산하는 데 계산 리소스의 상당 부분을 소비하지 않을까요? 예를 들어, -10에서 10까지의 범위와 0.1의 정밀도를 가진 부울 변수가 있다고 가정하면, 이 변수에 대한 알고리즘의 경우 100개의 서로 다른 값 "참"과 100개의 서로 다른 값 "거짓"이 존재하여 동일한 두 값의 적합도 함수를 제공한다는 것이 밝혀졌습니다. 또한 모집단 자체는 알고리즘 자체에 따라 이 변수에 대해 서로 다른 다양한 개체를 포함할 수 있지만, 실제 값은 double이 부울이기 때문에 동일합니다.
최소한 각 유전자에 대한 정밀도를 설정하여 배열을 하나 더 도입해야 하지 않을까요?
1- 훌륭한 기사, 이런 것을 찾고있었습니다.
2. 내가 이해했듯이 모든 유전자에 대해 동일한 범위의 변이와 동일한 정확도가 설정됩니다. 범위는 중요하지 않으며 원하는 범위를 필요한 범위로 "압착"할 수 있습니다. 그러나 정확도는 더 어렵고 최대로 가져 가야합니다. 또한 일부 변수에 대해 1000개의 서로 다른 값을 검색해야 하는 경우 다른 모든 변수, 심지어 부울 변수에 대해서도 동일한 검색 범위가 자동으로 할당됩니다. 알고리즘이 이러한 변수의 값을 계산하는 데 계산 리소스의 상당 부분을 소비하지 않을까요? 예를 들어, -10에서 10까지의 범위와 0.1의 정밀도를 가진 부울 변수가 있다고 가정하면, 이 변수에 대한 알고리즘의 경우 100개의 서로 다른 "참" 값과 100개의 서로 다른 "거짓" 값이 존재하여 동일한 두 값의 적합도 함수를 제공하게 될 것입니다. 또한 모집단 자체는 알고리즘 자체에 따라 이 변수에 대해 서로 다른 다양한 개체를 포함할 수 있지만, 실제 값은 double이 부울이기 때문에 동일합니다.
3. 최소한 각 유전자에 대한 정밀도를 지정하는 다른 배열을 도입해야 하지 않을까요?
1. 고마워요.
2. 이 글은 독자의 이해를 돕기 위해 알고리즘을 최대한 단순하게(오픈소스 프로젝트) 작성했습니다. 원하는대로 개선하고 꾸미기위한 출발점입니다.
3. 물론 저는 각 유전자에 대해 사용자 정의 가능한 단계(정밀도)를 사용합니다(비공개 프로젝트).
이 GA 개발은 확실히 주목할 만한 가치가 있습니다).
MT5의 MT4와 달리 최적화는 두 번째 날까지만 가능하기 때문에 더욱 그렇습니다. 이러한 뉘앙스를 고려할 때 이 주제는 뉴로 어드바이저의 사용자와 개발자에게 점점 더 관련성이 높아질 것입니다. 물론 유전 알고리즘이 신경망의 수학적 모델과 오른쪽 신발의 왼쪽 신발만큼 분리 될 수 없다는 것은 의심의 여지가 없습니다).
그래서 질문하고 싶습니다. 안드레이, 이러한 테스트와 실험을 바탕으로 (그리고 충분히 해보셨을 거라 믿어 의심치 않습니다), 귀하의 의견으로는 귀하의 EA와 관련하여 (그리고 아마도 귀하의 것뿐만 아니라) 최적화에서 최상의 결과를 제공하는 것이 무엇인지 말씀해 주시겠습니까? 귀하의 GA 또는 터미널의 내부 GA?
답변해 주셔서 미리 감사드립니다.
...귀사의 EA와 관련하여 (귀사뿐만 아니라) 어떤 것이 최적화에서 더 나은 결과를 제공한다고 생각하십니까? 귀사의 GA 또는 터미널의 내부 GA?
내 GA가 더 나은 결과를 제공합니다. 더 많은 사용자 지정이 가능합니다.
그리고 최신 버전은 엘리트 선택 요소와 함께 다중 기준 검색을 구현합니다.
그러나 사내 최적화 도구도 매우 훌륭합니다. 더 많은 설정과 다중 기준 검색이 있다면 아무 가치가 없을 것입니다.
그리고 최신 버전은 엘리트 선택 요소로 다중 기준 검색을 구현합니다.
배열이 범위를 벗어남 (264,24)
1000 개의 유전자에 도달 할 때 허용되는 유전자 수를 늘리는 방법을 이해하지 못합니다. 라이브러리에서 누가 더 잘 아는지 힌트.
업데이트 유전자 수를 늘릴 때뿐만 아니라 오류가 나타나기 시작했습니다 ...
업데이트 2는 문제를 알아 냈고, 문제는 라이브러리에 있지 않으며, mql5는 내가 설정 한 크기의 배열을 허용하지 않습니다.
익숙해질 수 있는 방법이 있나요?
배열이 범위를 벗어남 (264,24)
1000 개의 유전자에 도달 할 때 허용되는 유전자 수를 늘리는 방법을 이해하지 못합니다. 라이브러리에서 누가 더 잘 아는지 힌트.
업데이트 유전자 수를 늘릴 때뿐만 아니라 오류가 나타나기 시작했습니다 ...
업데이트 2는 문제를 알아 냈고, 문제는 라이브러리에 있지 않으며, mql5는 내가 설정 한 크기의 배열을 허용하지 않습니다.
이 오류는 두 번째 차원의 크기가 고정 배열[][const]이라는 사실 때문입니다.
이 제한에서 벗어나려면 다음과 같은 구조체(또는 클래스)를 사용해야 합니다:
추신 : 그리고 왜 내가 두 개의 전체 게시물을 놓쳤습니까? :)