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Perguntando o que os desenvolvedores oferecem para a otimização.
Será que seus métodos lidam com as funções do barranco?
Por que otimizar durante a depuração? Antes de mais nada, faça-o funcionar sem erros, os testes usuais servirão. E a nuvem não funciona no testador, apenas no otimizador.
crédito )))))
Li mais uma vez a ajuda para otimizar os EAs (eu mesmo não a usei, ela se limita à ajuda). Mostra que não existem nem mesmo os métodos mais simples de descida mais rápida, de descida coordenada, Monte Carlo. Ou força bruta com sua maldição de dimensionalidade, ou algoritmo genético desconhecido para mim. Ambos os métodos implementados são intensivos em recursos e consomem tempo.
Eu entendo a situação corretamente?
Se sim, então por que não há complementos sobre o testador de estratégia que reduzem drasticamente o número de execuções, implementando a otimização por métodos há muito aprendidos; em vez disso, o movimento é no sentido de aumentar os recursos necessários?
Li mais uma vez a ajuda para otimizar os EAs (eu mesmo não a usei, ela se limita à ajuda). Mostra que não existem nem mesmo os métodos mais simples de descida mais rápida, de descida coordenada, Monte Carlo. Ou força bruta com sua maldição de dimensionalidade, ou algoritmo genético desconhecido para mim. Ambos os métodos implementados são intensivos em recursos e consomem tempo.
Eu entendo a situação corretamente?
Se sim, então por que não há complementos sobre o testador de estratégia que reduzem drasticamente o número de execuções e implementam a otimização usando métodos bem testados?
OnTesterPass();
O algoritmo genético é amplamente utilizado e há alguns artigos sobre ele, se você não o conhece. Todas as outras perguntas para os desenvolvedores.
Eu me perguntava o que os desenvolvedores estavam oferecendo para a otimização.
Será que seus métodos lidam com as funções do barranco?
Mais uma vez reli a ajuda para otimizar os Expert Advisors (eu mesmo não a usei, ela se limita à ajuda). Mostra que não existem nem mesmo os métodos mais simples de descida mais rápida, de descida coordenada ou Monte Carlo. Ou força bruta com sua maldição de dimensionalidade, ou algoritmo genético desconhecido para mim. Ambos os métodos implementados são intensivos em recursos e consomem tempo.
Eu entendo a situação corretamente?
Se sim, então por que você não encontra complementos sobre o testador de estratégia que reduzam drasticamente o número de execuções, implementando a otimização por métodos há muito estudados; em vez disso, o movimento é no sentido de aumentar os recursos necessários?
Li mais uma vez a ajuda para otimizar os EAs (eu mesmo não a usei, ela se limita à ajuda). Mostra que não existem nem mesmo os métodos mais simples de descida mais rápida, de descida coordenada, Monte Carlo. Ou força bruta com sua maldição de dimensionalidade, ou algoritmo genético desconhecido para mim. Ambos os métodos implementados são intensivos em recursos e consomem tempo.
O algoritmo genético reduz drasticamente o número de execuções em comparação com a busca completa. Se a função for suficientemente suave, leva a uma otimização muito, muito mais rápida. Se a função é fortemente "denteada", mesmo uma busca completa é inútil - função "denteada" significa instabilidade do algoritmo, e os "valores ótimos" encontrados são provavelmente outliers aleatórios, e não os pontos ótimos em absoluto.
Por favor, dê uma definição (você pode dar sua própria definição) de "pontos ótimos" e/ou "valores ótimos".
Este é o conjunto de parâmetros que dão o maior valor otimizado (equilíbrio, recuperação ou qualquer outro) que é estável, ou seja, uma pequena mudança nos parâmetros de entrada não resulta em uma grande mudança no valor otimizado. Se isto acontecer, não é o valor ideal, mas apenas uma função aleatória mais antiga.
E eu pedi para enfatizar a contradição. Pense nisso, tente ligá-lo entre si. Se você não puder, eu ajudo. A questão é que seu cargo é um exemplo de uma concepção errônea generalizada.
Se isso não funcionar, eu ajudarei. A questão é que seu cargo é um exemplo de uma concepção errônea generalizada.