Обсуждение статьи "Тестовые чемпионы против реальных задач оптимизации"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Тестовые чемпионы против реальных задач оптимизации:

Мы анализируем, почему рейтинги могут быть завышены из‑за совпадения траекторий алгоритмов с диагоналями бенчмарков, и дополняем методику тестирования требованием удалять глобальный экстремум от диагоналей. Обновляем Forest и Megacity, проводим RAW‑верификацию и калибровку через VerifyExtremes.mq5. Падение результатов HHO и DOAm служит практическим индикатором ложных лидеров.

Вы запускаете десятки популяционных оптимизаторов на одном и том же стенде и видите аккуратную таблицу лидеров. Проблема в том, что часть этих побед не отражает реальной поисковой силы алгоритма: высокий результат может возникнуть не из‑за умения находить оптимум, а из‑за совпадения геометрии шагов алгоритма с геометрией конкретной тестовой функции. Максимум, расположенный на границе, в центре или близко к диагонали нормированного пространства, даёт систематическое преимущество определённым классам методов.

В статье мы формализуем этот риск (особенно — «диагональный эффект»), даём измеримый критерий диагностики и показываем, как убрать структурные преимущества из набора бенчмарков. После прочтения вы получите не абстрактный диагноз, а конкретные инструменты: правило проверки положения экстремума, процедуру верификации raw‑экстремумов (VerifyExtremes.mq5) и пример практической коррекции тестовых функций.

Автор: Andrey Dik

Новый комментарий