O algoritmo genético e suas possíveis aplicações - página 15
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138 mensagens sem aplicação ao comércio forex. Otimizador na forma que funciona agora simula a curva da tabela de preços (não foi por nada que estudei no Departamento de Modelagem Matemática. Utilizamos tais métodos para descrever matematicamente os processos tecnológicos a fim de prever com um erro aceitável o comportamento destes processos no futuro próximo, quando obtivermos um novo resultado real (quase o mesmo que o previsto) adicionamo-lo à otimização anterior para obter um novo resultado para o futuro) - tais modelos são aplicados ao futuro mais próximo. (Pela maneira como tais métodos são usados para construir trajetórias de mísseis com a prevenção de obstáculos e ameaças - primeiro usamos métodos de modelagem matemática para obter um modelo matemático, depois usamos rede neural artificial para modelar modelo matemático baseado em Ins - isto é necessário porque os cálculos de Ins são centenas de vezes mais rápidos do que o modelo original do tapete, o que afeta o tempo de reação dos mísseis aos obstáculos e ameaças + modelo obtido é colocado no nível físico em O algoritmo genético em si não é ruim, mas estou tentando usá-lo não para modelar a curva de preços, mas para modelar o comportamento da tabela de preços pelo menos em determinados períodos de tempo e em determinadas condições de troca. Estas restrições mais a própria tabela de preços é o mundo exterior para o modelo resultante - o modelo em si é limitado por este mundo. Ou seja, o modelo está sempre adaptado ao ambiente que somos capazes de descrever devido a nosso conhecimento. A propósito, os seres humanos também estão adaptados ao ambiente natural - não podemos estar no espaço, por exemplo - para aqueles que estão engajados em discussões filosóficas maciças sobre ordem e caos. A rede neural artificial é certamente boa, se você já fez tentativas de modelar uma estratégia de troca com sua ajuda (e tais modelos existem, e custam muito dinheiro, eu os consultei ao escrever sobre o problema). Eu gostaria de ler algo útil para uso prático no comércio. Tudo isso significa que - tente aplicar o algoritmo genético na forma oferecida neste fórum, obtive resultados modestos, mas não vou compartilhá-los. Meus modelos são limitados por meu menor conhecimento de comércio em comparação com o seu, já que venho negociando há menos de um ano. Eu gostaria de ter mais conhecimento de vocês!
É muito difícil ler seu texto, por favor divida-o em frases e parágrafos.
É muito difícil ler seu texto, por favor divida-o em frases e parágrafos.
Tudo isso faz sentido.
Há um problema com os quadros sobre a genética 'grande'.
Nós vamos consertar isso.
Com a genética de 96 bits, ainda há o problema de distribuir tarefas. Após um passe normal de primeira geração, metade dos agentes locais permanecem finalizados até o final. Nada nos registros. Ao reduzir o número de variantes para 64bit, tudo está bem.
Experimente com qualquer especialista. Se não se reproduzir, eu passo.
Com a genética de 96 bits, o problema da distribuição de tarefas permanece. Após um passe normal de primeira geração, metade dos agentes locais permanecem finalizados até o final. Nada em logs. Ao reduzir o número de variantes para 64bit, tudo está bem.
Experimente com qualquer EA. Se não se reproduzir, eu passo.
Ative a caixa de seleção de registros completos no menu de contexto do registro do testador. Deve haver um registro de quantos empregos vão para onde.
Estou anexando o tronco do b2368. Não vejo aí nada sobre a atribuição de tarefas.
Verificado no recém-aparecido b2374, também não funciona. Por enquanto, estou aumentando a etapa de otimização para 64 bits. Quando encontro uma oportunidade, reduzo o número de variáveis otimizadas. Entendo que um grande número de conjuntos está errado, pois não há nada além de nós locais a serem encontrados. Só preciso estimar as faixas de otimização e a inter-relação das variáveis.
Estou anexando o tronco do b2368. Não vejo aí nada sobre a atribuição de tarefas.
Checado em b2374 recém-aparecido, também não funciona. Por enquanto, estou aumentando a etapa de otimização para 64 bits. Quando encontro uma oportunidade, reduzo o número de variáveis otimizadas. Entendo que um grande número de conjuntos está errado, pois não há nada além de nós locais a serem encontrados. Só preciso avaliar as faixas de otimização e a inter-relação das variáveis.
Obrigado pelos troncos. O problema é claramente visível. Vamos resolver isso
Você está dizendo que não existe tal problema na genética de 64 bits e que todos os núcleos são carregados uniformemente?
Você está dizendo que na genética de 64 bits este problema não existe e todos os núcleos são carregados uniformemente?
Absolutamente. Bem, além do fato de que até o final da geração todos estão prontos, e apenas um agente faz até mais algumas dezenas de passes. Não há redistribuição do pacote de trabalho, mas isso é um problema geral, não apenas de 96 bits. Entendo que dar a um agente um único emprego seria ineficiente para os agentes das nuvens, mas talvez para os agentes locais adotar uma estratégia diferente - ou dar um mínimo de empregos, ou redistribuir dinamicamente quando ociosos (por exemplo, se mais de um quarto dos agentes estiverem ociosos e o agente mais ocupado tiver mais do que N empregos restantes).
Absolutamente. Bem, além do fato de que no final da geração todos estão prontos, e um agente sozinho compõe mais umas poucas dezenas de passes. Não há redistribuição de pacotes de trabalho, mas isso é um problema comum, não apenas 96 bits. Entendo que dar a um agente um único emprego seria ineficiente para os agentes das nuvens, mas talvez para os agentes locais adotar uma estratégia diferente - ou dar um mínimo de empregos, ou redistribuir dinamicamente quando ociosos (por exemplo, se mais de um quarto dos agentes estiverem ociosos e o agente mais ocupado tiver mais do que N empregos restantes).