Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacional: sistema imune micro-artificial (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS)" - página 2
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E por que devemos procurar parâmetros para essa função por meio de otimização?
Para ver se o algoritmo de otimização consegue lidar com isso ou não.
Para ver se o algoritmo de otimização consegue lidar com isso ou não.
Lidar com o quê?
ps: e mínimosEssa função tem um número infinito de máximos iguais.
Lidar com o quê?
O problema de encontrar (dada a discretude) um conjunto o mais próximo possível de um. Um dos FFs mais simples pelo qual os algoritmos podem ser comparados.
Com o problema de encontrar (dada a discretude) um conjunto o mais próximo possível de um. Um dos FFs mais simples pelo qual os algoritmos podem ser comparados.
Na série de artigos, há FFs pelos quais se pode de fato comparar e há uma comparação de algoritmos.
Obrigado ao autor.
Gostaria de aplicar esses e outros algoritmos na otimização de Expert Advisors.
Para ser justo, é preciso observar que as funções periódicas raramente são encontradas em problemas práticos (quero dizer, aqueles que fazem sentido resolver com AO). Normalmente, se houver uma recorrência, é uma ciclicidade com um período variável.
Um dos artigos dizia que a periodicidade não é permitida em funções usadas como benchmarks porque pode gerar falsos positivos devido a algumas peculiaridades das estratégias de pesquisa, como comportamento de enxame, uso de oscilações periódicas, uso de regularidades geométricas como a proporção áurea e muitas outras, que podem apresentar excelentes resultados em funções de teste estritamente periódicas, mas medíocres em outros problemas mais práticos.
É como jogar um lobo no mar com baleias assassinas e ver qual delas é mais forte, ou jogar uma baleia assassina na floresta com lobos. É por isso que desisti da função de Rastrigin para equalizar as possibilidades de algoritmos para comparação.
Há mais uma nuance que eu não previ anteriormente: alguns tipos de algoritmos podem apresentar resultados superestimados em benchmarks em que a duplicação múltipla é usada (para simular a multidimensionalidade). Ainda não estou pronto para tirar conclusões, são necessárias mais pesquisas, mas é possível que a metodologia de teste mude um pouco no futuro próximo.
Esta é uma série viva de artigos, no sentido de que a experiência e o conhecimento são acumulados e o leitor pode percorrer todo o caminho, que está longe de ser óbvio à primeira vista, junto com o autor.
PS. Se for sabido que o problema prático NP-completo a ser resolvido tem periodicidade, deve-se escolher entre os algoritmos aqueles que têm melhor desempenho em bancos periódicos. Caso contrário, os benchmarks periódicos devem ser evitados.
PPS. Não tenho a pretensão de ser a opinião de última instância; a teoria da otimização é tão vasta que dificilmente é possível ter uma única visão correta do problema.
1- Para o autor, obrigado.
2 - Gostaria de aplicar esses e outros algoritmos para otimizar os Expert Advisors.
1. Obrigado.
2. Obrigado @fxsaber, agora seu desejo está mais próximo de ser realizado.
Há um número infinito de máximos iguais nessa função.
ps: e mínimosRes *= MathSin(Arg[i]);é óbvio que o seno não pode ser maior que +1
respectivamente, o produto dos senos não pode ser maior que 1.
sem limites)
Podemos chamar os máximos dessa função de
max = pi/2 + n*2*pi
onde n é um número inteiro qualquer
pode haver um número par de valores nos parâmetros com sin(x)=-1
onde x = pi/2+pi + n*2*pi
que, quando multiplicados, dão +1
é óbvio que o seno não pode ser maior que +1
respectivamente, o produto dos senos não pode ser maior que 1.
sem limites)
podemos chamar os máximos dessa função de
max = pi/2 + n*2*pi
onde n é um número inteiro qualquer
pode haver um número par de valores nos parâmetros com sin(x)=-1
onde x = pi/2+pi + n*2*pi
que, quando multiplicados, dão +1
max = pi/2 + n*2*pi
onde n é qualquer número inteiro.
Onde está o limite?