Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)"
Ao ler um artigo, o número ln aparece abruptamente e depois é mencionado com frequência. O que é isso?
min|-----|-----|-----|-----|-----|-----|In|--|--|--|--|--|--|max"
Распределение Леви является примером распределения с неограниченными моментами. Оно описывает случайные величины с тяжелыми хвостами, что означает, что вероятность появления очень больших значений велика. В распределении Леви моменты могут быть бесконечными или не существовать, что делает его особенным и отличающимся от распределений с ограниченными моментами, таких как нормальное распределение.
As caudas pesadas da distribuição de Levy e seus momentos não limitados a tornam útil para modelar fenômenos que podem ter valores extremos ou alta variabilidade.
No início do artigo, foram apresentadas as definições dos principais termos. Seria bom acrescentar este também.
Se eu entendi corretamente, quase todos os artigos mostraram diferentes estratégias de pesquisa. Ao mesmo tempo, não houve nenhuma brincadeira com as distribuições.
Este artigo mostra que os resultados podem depender muito da função de distribuição escolhida + viés.
A julgar pelos números, Levy destruiu todo mundo. Acontece que, para cada estratégia de pesquisa, você precisa fazer várias modificações e ver o efeito na classificação geral.
O autor é fantástico! Obrigado!
Comentei a mudança para distribuições.
// revisão = true; e obtive um resultado melhor do que a distribuição uniforme.
No MT5 GA, todas as entradas são rigidamente especificadas e a distribuição parece ser simplesmente uniforme.
Graças a essa série de artigos, ficou claro que os resultados podem variar muito, não apenas em relação à estratégia de pesquisa, mas também aos valores dos parâmetros de entrada. Além de definir distribuições.
Como encontrar a distribuição ideal para sua tarefa não está muito claro. Porque você precisa otimizar o que está sendo otimizado.
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Novo artigo Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC) foi publicado:
Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.
Trabalhar neste artigo e nos métodos específicos da classe para gerar números aleatórios com as distribuições desejadas, adequadas para a construção de algoritmos de otimização, nos fez entender que a função Rastrigin tem várias desvantagens sérias que não eram óbvias no momento da escolha dessa função de teste, e decidi abandoná-la. O bom e velho Rastrigin será substituído pela função Peaks (uma justificativa mais completa será dada no próximo artigo).
O "Cabeçudinho Inteligente" em ação.
Autor: Andrey Dik