Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)" - página 7
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mas, ainda assim, acho que encontrar esses pontos tinha um caráter probabilístico.
Minha mensagem é que não deve haver parâmetros de entrada que exijam "otimização" na entrada do TC. Tais parâmetros transformam o TS em uma moeda.
Até mesmo a auto-otimização interna de parâmetros internos também é um auto-engano.
Admito que há alimentos que não precisam ser cozidos. Mas ainda não consegui descobrir esses alimentos. E o alimento cozido ainda permite que você não sinta fome. Sim, não é perfeito, mas é melhor do que nada.
Os últimos 100 registros não corresponderão a picos diferentes, todos eles estarão centrados em torno de um último pico encontrado
Os últimos 100 registros não corresponderão a picos diferentes, todos eles estarão centrados em torno de um último pico encontrado
Quase isso (depende do algoritmo). Esse último pico será o "mais" - global. Ele será descartado para otimizações adicionais.
Dessa forma, obteremos uma lista de picos: do Everest ao morro.
Suponho que existam alimentos que não precisam ser cozidos. Mas nunca consegui descobrir esses alimentos. E os alimentos cozidos evitam que você fique com fome. Não é perfeito, mas é melhor do que nada.
alimentos ilusórios criam a ilusão de saciedade
mas, ainda assim, acho que encontrar esses pontos
Até mesmo a auto-otimização interna dos parâmetros internos também é autodestrutiva.
alimentos ilusórios criam a ilusão de saciedade
Este foi um ramo muito bom. Não vamos estragá-lo.
Quase isso (depende do algoritmo). Esse último pico será o "mais" - global. Ele será descartado para otimizações subsequentes.
Esta foi uma discussão muito boa. Não vamos estragá-lo.
Sei que parece que estou trollando. Mas, na verdade, estou dizendo uma coisa muito importante e tentando poupar seu tempo.
Se funcionar, então uma otimização + agrupamento de resultados será suficiente.