Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)" - página 3

Novo comentário
 
Anatoli Kazharski #:

Você precisa de um modo que encontre todas as colinas e forneça esses intervalos para todos os parâmetros com os quais você possa trabalhar posteriormente.

Receio que a heurística não permita isso.

As otimizações subsequentes podem ser realizadas somente nos intervalos dessas colinas de robustez.

É por isso que provavelmente não funcionará dessa forma.


Mas cortar a região do máximo global e executar o GA sem ela é bem possível. Em cada uma dessas iterações, teremos um máximo global sem levar em conta os máximos encontrados anteriormente.

 

Suponha que haja resultados de otimização para todas as combinações de parâmetros em um longo período de tempo.

Há uma interface gráfica com uma escala de tempo, movendo um controle deslizante no qual é possível ver todas as colinas de robustez e como elas flutuam ao longo do tempo.

Essa seria uma ferramenta muito útil.

 
Anatoli Kazharski resultados de otimização para todas as combinações de parâmetros em um grande intervalo de tempo.

Há uma interface gráfica com uma linha do tempo, movendo um controle deslizante no qual é possível ver todas as colinas de robustez e como elas flutuam ao longo do tempo.

Essa seria uma ferramenta muito útil.

Ou eu não estou entendendo direito ou estou vendo um número muito grande de cálculos.

 
parece ser um tópico separado para um artigo.
É necessário entender o conceito de FF.

 
fxsaber #:

Ou eu não estou entendendo direito, ou estou vendo um número muito grande de cálculos.

O ideal, é claro, é que você tenha todos os resultados após a otimização completa. Mas talvez isso não seja necessário.

Também preciso de uma ferramenta para visualizar as faixas de colinas de robustez na escala de todas as faixas de parâmetros.

Digamos (grosso modo) que esses poderiam ser os intervalos que tiveram melhor desempenho em combinação com outros intervalos (outra cor mostra o segundo intervalo de outra colina):


 
Andrey Dik #:
requer um detalhamento do conceito de FF.

A abreviação não é compreendida.

Andrey Dik #:
parece que está surgindo um tópico separado para um artigo.

Primeiro, você pode tentar selecionar a área ao redor do GA global encontrado com o GA padrão, pois o formato de opção dos resultados de otimização está totalmente aberto.

E seria interessante adicionar o GA regular à tabela de comparação.

AO

Descrição

Rastrigin

Rastrigin final

Floresta

Floresta final

Megacidade (discreta)

Megacidade final

Resultado final

10 parâmetros (5 F)

50 parâmetros (25 F)

1000 parâmetros (500 F)

10 params (5 F)

50 parâmetros (25 F)

1000 parâmetros (500 F)

10 parâmetros (5 F)

50 parâmetros (25 F)

1000 parâmetros (500 F)



 
Anatoli Kazharski #:

O ideal, é claro, é que você tenha todos os resultados após a otimização completa. Mas isso pode não ser necessário.

Também é necessária uma ferramenta para visualizar as faixas de colinas de robustez na escala de todas as faixas de parâmetros.

Digamos (grosso modo) que esses poderiam ser os intervalos que tiveram melhor desempenho em combinação com outros intervalos (outra cor mostra o segundo intervalo de outra colina):

Aparentemente, continuo entendendo completamente errado a ideia.

 
fxsaber #:

1. a abreviação não é compreendida.

2. No início, você pode tentar selecionar a área ao redor do global encontrado pelo GA padrão, porque o formato de opção dos resultados de otimização está totalmente aberto.

E seria interessante adicionar o GA regular à tabela de comparação.


1. função de adequação, adaptabilidade
2. Isso pode não ser necessário na busca por parâmetros robustos. é por isso que a ideia surgiu, ou melhor, está em minha mente há muito tempo. tenho até um rascunho de artigo com cerca de 6 anos.
3. é uma questão complexa e delicada. há resultados de testes, mas há muitos "mas". se me permitirem, estou pronto para compartilhar a tabela no próximo artigo.
 
Andrey Dik #:
1. função de adequação, adaptabilidade

Sou fraco em terminologia. Se for um critério de otimização, não vejo por que ele é necessário para esse problema. Se for necessário um sujeito de teste, então o Forest está bem.

 
fxsaber #:

Sou fraco em terminologia. Se for um critério de otimização, não entendo por que ele é necessário para essa tarefa. Se você precisa de um objeto de teste, então o Forest é adequado.


O Forest é um FF, ou seja, são alguns requisitos que foram impostos ao sistema que está sendo otimizado. Se os requisitos do sistema forem alterados, o FF mudará, mas o sistema não mudou, certo?
É como se o usuário tentasse alterar os requisitos de várias maneiras e ainda obtivesse o Forest. Os FFs integrais são exatamente iguais ao Forest, como o equilíbrio, por exemplo.
É necessário tentar não usar FFs integrais, se possível, e, se não for possível, fazer NADstroika sobre FFs, ou seja, aplicar FFs a FFs para evitar picos acentuados. qualquer classificação sobre FFs de equilíbrio é NADstroika sobre FFs.
Bem, vamos dar um exemplo. Pegamos um FF de equilíbrio. Ele se parece (presumivelmente) com Forest. Você pode pescar na água turva dos resultados da otimização por equilíbrio as partículas de sentido que se encontram em algum lugar próximo, e você pode ir para o outro lado, você pode superestruturar o FF de equilíbrio de modo que a superfície não seja mais agudamente finita, e todos os parâmetros necessários se encontrem próximos e ao mesmo tempo na colina mais suave!
Em resumo, podemos dizer que, se o FF for extremamente finito, então ou isso é realmente tudo o que pode ser extraído do problema ou o pesquisador cometeu um erro.
12345678910...13
Novo comentário