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Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)" - página 5

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fxsaber #:

ZY É estranho que pessoas "inteligentes" com sugestões de suavização não entendam a natureza da formação da superfície do objeto.

Formulei a pergunta de forma muito ruim, e é estranho que eu não tenha sido ouvido
mytarmailS #:
Bem, então é bem simples, como escrevi acima.
Você precisa de 20 picos, basta executar o AO 20 vezes.

Você terá um arquivo opt com 20 execuções de otimização. Onde estão esses 20 picos?

fxsaber #:

Assim, você obtém um arquivo opt com 20 execuções de otimização. Onde estão esses 20 picos?

Bem, o resultado da otimização
ou seja, a melhor solução encontrada.
Você quer dizer os parâmetros que estava procurando.

Esse é o pico na superfície multidimensional de todas as possíveis variantes de parâmetros.
mytarmailS #:
A formulação da pergunta foi muito ruim, estou surpreso por não ter sido banido.

O texto é exaustivo. Os mais inteligentes eram muito preguiçosos ou não viram a pergunta.

mytarmailS #:
Bem, o resultado da otimização
ou seja, a melhor solução encontrada
Portanto, os parâmetros que você estava procurando

Esse é o pico na superfície multidimensional de todas as possíveis variantes de parâmetros.

Este é apenas UM pico.

ah, isso é o que um ouriço precisa.....
bem, então abelha, cuco, macaco e bactérias. esses algoritmos agrupam praticamente todos os picos (se possível, se o tamanho da população for proporcional ao número de picos).
fxsaber #:

Essa é apenas UMA foto.

Bem, uma corrida AO completa == um pico.

20 execuções == 20 picos.

Ou ainda não entendi o ponto?
Para essas tarefas específicas, é possível pensar em um mecanismo de "expulsão", quando um grupo que cresceu demais é expulso do grupo, que é forçado a formar grupos em extremos separados.
mytarmailS #:
Bem, uma execução AO completa == um pico.

20 lançamentos = = 20 picos.

Ou ainda não entendi o ponto?

um bom algoritmo encontrará o mesmo pico, qual é o objetivo? ou usar deliberadamente um algoritmo ruim?
Andrey Dik #:

um bom algoritmo encontrará o mesmo pico, qual é o objetivo? ou aplicar deliberadamente um algoritmo de baixa qualidade?
Limite o número Iterações.
Parâmetros iniciais aleatórios

Se o espaço for grande, ele quase nunca encontrará a mesma coisa.

Também é possível penalizar no FF a similaridade dos parâmetros atuais com os anteriores já encontrados.

Portanto, tudo é solucionável.

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