Campeonato de Otimização de Algoritmos. - página 9
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1. Portanto - a área de valor FF não é apenas um intervalo com dois limites, entre os quais há apenas picos vazios e solitários de picos. É uma superfície completa com relevo que precisa ser sondada até o fim?
2. O FF transfere as "curvas de relevo de superfície" para o algoritmo?
3. Portanto, o algoritmo tem que acessar o FF um grande número de vezes para obter uma "idéia" mínima da topografia "superficial".
4. Até agora, eu o imaginava em um espaço de matriz bidimensional, que simplesmente armazena alguns valores a serem encontrados em um número limitado de tentativas, mas a julgar pelas imagens, o espaço de busca é na verdade tridimensional...
Em outras palavras, o número de valores a serem pesquisados é várias ordens de grandeza maior. Assim, quanto mais vezes você acessar o FF (olhar a superfície) para fazer um "mapa em relevo", mais precisamente os vértices da superfície serão encontrados. Mas o número de referências deve ser reduzido pelas regras de concorrência. Algo que eu entendo... :)
5. Portanto, se abordarmos a superfície um número máximo de vezes, podemos criar uma cópia perfeita do relevo.
6. Mas então, quanto menos vezes, pior será o resultado?
1. Dentro do FF pode haver qualquer coisa, mesmo uma tradução de Guerra e Paz, ou uma seqüência genética humana. Qualquer coisa.
2. Se você se refere à fórmula FF, não. Apenas o resultado. Parâmetros - > Resultado.
3. Nos exemplos acima, as funções são da forma F(x1, x2). Isso é um espaço de busca tridimensional - 2 parâmetros. Mas antes eu disse que o alvo 100-500 parâmetros, o que significa que o espaço de busca terá muito mais dimensão do que 3.
4. O espaço de busca é multidimensional, muito mais do que 3. As variantes dos parâmetros são inúmeras (limitadas apenas por propriedades de duplo valor). Precisamos aplicar estratégias de busca para que não tenhamos que fazer uma busca completa, essa é a questão.
5. Não é necessário de forma alguma. É claro, se não nos referimos a um único golpe cego.
1. Qualquer coisa pode estar dentro do FF, mesmo um número traduzido de Guerra e Paz, ou uma seqüência genética humana. Qualquer coisa.
2. Se você se refere à fórmula do FF, não. Apenas o resultado. Parâmetros - > Resultado.
3. Nos exemplos acima, as funções são da forma F(x1, x2). Isso é um espaço de busca tridimensional - 2 parâmetros. Mas antes eu disse que o alvo 100-500 parâmetros, o que significa que o espaço de busca terá muito mais dimensão do que 3.
4. O espaço de busca é multidimensional, muito mais do que 3. As variantes dos parâmetros são inúmeras (limitadas apenas pelas restrições de duplo valor). Você precisa aplicar estratégias de busca para que não tenha que fazer uma busca completa, essa é a questão.
5. Não é necessário de forma alguma. É claro, se não nos referimos a uma única busca às cegas.
Uma vez que, de acordo com as condições do campeonato, estamos buscando valores máximos, sua analogia com os vértices me parece melhor. Além disso, a imagem o retrata dessa forma. Se há valores máximos de FF, há também valores mínimos. espaço superior e inferior. a física ainda conhece 4 dimensões. Os outros estão apenas em teorias. No espaço, há vazio e matéria.
Se você disser que em nosso caso, o espaço de busca pode ser completamente preenchido com algum conteúdo desordenado, dentro do qual você tem que encontrar pontos com valores máximos, a representação de superfície e relevo desaparece, e uma representação de caos de pontos com valores diferentes aparece.
Aplicar uma estratégia de busca sob tais condições não me parece possível. Outra coisa é se for uma superfície tridimensional familiar com relevo e vértices sobre ela.
Entendo que a estratégia de busca é a chave para resultados eficazes, mas na minha opinião, para que o algoritmo funcione, você precisa da superfície, não do caos de valores pontuais (como DNA ou Guerra e Paz digital) .....
As tarefas da vida não devem nada a ninguém e, portanto, podem ser o que eles quiserem, inclusive não ter que estar atados ao mundo físico.
Concordo com você, a vida nos define tarefas sem levar em conta nossas capacidades.
Você acha que é possível aplicar uma estratégia de busca no caos (ruído aleatório)?
Vou tentar. :)
Você acha que pode aplicar uma estratégia de busca no caos (ruído aleatório)?
Você pode, quem o proíbe? ))
Entretanto, se não sabemos de antemão qual é o espaço de busca, é melhor usar alguma estratégia de busca do que procurar ao acaso. O número de problemas resolvidos será maior e a solução será de maior qualidade, independentemente da natureza dos problemas.
Você pode, quem o proíbe? ))
Não vai ser fácil.
Portanto, há algum caos numérico no espaço limitado da matriz FF, que, quando acessado, precisa ser lido.
Usando uma estratégia de busca preconcebida, é necessário reduzir o número de chamadas para o reino dos valores, mas ainda assim calcular os valores mais próximos dos máximos escondidos nas profundezas da matriz...
Não há pedidos na matriz do FF...
No entanto, não é fácil. :)
Não vai ser fácil.
Portanto, há algum caos numérico no espaço limitado da matriz FF, que, quando acessado, precisa ser lido.
Usando uma estratégia de busca pré-concebida, é necessário reduzir o número de chamadas para o reino dos valores, mas ainda assim calcular os valores mais próximos dos máximos escondidos nas profundezas da matriz...
Não há pedidos na matriz do FF...
No entanto, não é fácil. :)
Não está lá, pode estar lá. Qualquer coisa pode estar lá em FF. Pense no pobre velho Schrodinger's Cat. Você não pode dizer antecipadamente o que está na caixa, a menos que você tente descobrir.
Você quer participar?
Não vai ser fácil.
Portanto, há algum caos numérico no espaço limitado da matriz FF, que, quando acessado, precisa ser lido.
Usando uma estratégia de busca pré-concebida, é necessário reduzir o número de chamadas para o reino dos valores, mas ainda assim calcular os valores mais próximos dos máximos escondidos nas profundezas da matriz...
Não há pedidos na matriz do FF...
No entanto, não é fácil. :)
Nem todas as funções têm ruído. Mas alguns o fazem, então o método de descida por gradiente falha.
Não é por nada que o nome "genético" apareceu, analogias da natureza funcionam bem: cruzamento, mutação.
No início, eu também queria usar pelo menos parcialmente o método de descida por gradiente, mas desisti completamente.