Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacional: sistema imune micro-artificial (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS)" - página 5
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Alguma ideia de por que ele está travando? Você relatou o problema no tópico de bugs e erros?
Eu escrevi tanto no fórum quanto no suporte. Há muito tempo. Nenhuma resposta.
Tentei arrastar algoritmos dessa série para o otimizador por um longo tempo (eu queria paralelizá-los), mas ele apresenta falhas épicas - https://www.mql5.com/en/forum/454524/page2#comment_50233782.
Aparentemente, você já se deparou com isso. Se você deixar seis ticks nesse exemplo, ele funcionará. Portanto, você pode adaptar os algoritmos desta série de artigos agora, basta usar exemplos mais simples.
Aparentemente, você já se deparou com isso. Se você deixar os seis ticks nesse exemplo, ele funcionará. Portanto, você pode adaptar os algoritmos desta série de artigos agora, basta usar exemplos mais simples.
Bem, isso seria uma simplificação irrealista. Pelo que entendi, há um limite para o número de execuções, não para o número de parâmetros.
Peguei os parâmetros das configurações das funções de adequação de teste para ter um tamanho mais ou menos real do espaço de otimização ao comparar algoritmos. ;-).
Bem, isso seria uma simplificação irrealista. Pelo que entendi, há um limite no número de execuções, não no número de parâmetros.
Peguei os parâmetros das configurações das funções de adequação de teste para ter um tamanho mais ou menos real do espaço de otimização ao comparar algoritmos. ;-).
Sinceramente, não entendo por que a MQ leva essa etapa ao pé da letra. É o nível de discretização mínima. E tem quase nenhuma relação com o algoritmo de otimização.
Sinceramente, não entendo por que a MQ leva essa etapa ao pé da letra. É o nível de discretude mínima. Não tem quase nada a ver com o algoritmo de otimização.
Na representação real dos recursos - sim, e não quase, mas com relação zero.
Para o GA binário, nesse aspecto, as coisas são um pouco mais complicadas, há nuances.
Eu disse anteriormente que não se pode comparar o algoritmo dos artigos com o AG padrão, isso é incorreto. Um AG padrão é um complexo que leva em conta muitas nuances que proporcionariam trabalho na maioria dos PCs de usuários: velocidade de trabalho, exclusividade de novas soluções, economia de memória.
Pelo que entendi, a otimização personalizada é feita apenas no gráfico do terminal em um núcleo, e eu estava falando sobre otimização multithread no testador (para o algoritmo de enxame de partículas que descrevi no artigo, para a maioria dos outros algoritmos isso também deve ser possível por analogia, pois geralmente há um princípio de divisão de tarefas em grupos de agentes). Porém, o testador se baseia no exemplo mais primitivo (eu dei o teste acima), o que acabou com a ideia pela raiz.
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