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Sei que é muito importante avaliar a validade do ajuste. Um método é adicionar ruído aos dados originais.
Os códigos-fonte dos métodos de otimização alternativos podem ser encontrados aqui(http://alglib.sources.ru/optimization/) e aqui(http://ool.sourceforge.net/).
Obviamente, cada algoritmo de otimização tem melhor desempenho em suas próprias classes de funções-alvo.
Quais funções de destino você usa na prática?
Ao desenvolver e depurar UGAs, usei as funções de destino de teste no ramo que você indicou. Elas são diferentes quanto à natureza de suas paisagens - há tanto paisagens suaves quanto com quebras bruscas. A UGA lida com todas elas.
Não formulei bem minha pergunta. Que problemas de otimização você resolve em relação aos mercados financeiros? Sei que tudo pode ser resolvido. Estou interessado em saber o que você está resolvendo.
É que sua segunda tarefa (sua) solução é necessária para resolver essa tarefa aqui
https://www.mql5.com/ru/forum/123072/page6#254964 (tópico muito interessante, a propósito)
Em uma ocasião, eu queria (combinar esses dois problemas) e calcular, olhar, pensar, mas os ponteiros, como sempre, não alcançaram (o tempo, como sempre, não é suficiente).
Biblioteca UGA e exemplos atualizados para o artigo. Versão atual gratuita do autor 1.3.1.
Expresso minha gratidão a shurick, mrProF, Serj_Che, Urain pelos erros encontrados, conselhos valiosos e desejos. Vocês me ajudaram muito a melhorar o algoritmo, obrigado.
Ótimo artigo! Muito obrigado.
Como posso ver, você queria usar o UGA para otimizar o treinamento de NNs. Foi bem-sucedido? Quais foram os genes do cromossomo nesse caso? Você também desenvolveu sua própria biblioteca de NNs ou encontrou alguma implementação de NN existente que suporte a integração com o MT5 e o GA?