"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Fidan dikimi ve büyütme (Saplings Sowing and Growing up, SSG)" makalesi için tartışma - sayfa 11

Yeni yorum
 
Maxim Dmitrievsky #:
Bir tür çapraz doğrulama en iyi iğneyi veya yüzeyi seçer. Ve çok sayıda iğne elde etmek için farklı tarih parçaları arasında optimizasyon yapabilirsiniz. Ph-i aynı kalır.

Görünüşe göre, bu daha önce söylediğimden başka iğnelerle ilgili.

[Silindi]  
fxsaber #:

Görünüşe göre daha önce bahsettiğimden farklı iğnelerle ilgili.

Eşleme olanlar hakkında. Örneği 10 parçaya bölün, her bir parçada optimizasyon yapın ve her bir parçadan diğerlerinde olmayan benzersiz rahatsız edici zirvelere sahip kümeleri atın. Daha sonra, bunları tüm veriler üzerindeki genel optimizasyondan çıkarırsanız, huzur, sessizlik ve Tanrı'nın iyiliği olacaktır. Ama bu kesin değil, sadece uydurdum. Opt değişkenlerindeki keyfi aralıkları nasıl hariç tutacağımı bilmiyorum.
 

Maxim Dmitrievsky #:
Про картиночные. Разбить выборку на 10 частей, на каждой оптимизировать и выбросить сеты с уникальными раздражающими пиками из каждого куска, которых нет в других.

Hesaplama kaynakları açısından, herhangi 10 optimizasyona eşittir.

O zaman, tüm veriler üzerindeki genel optimizasyondan bunları çıkarırsanız, huzur ve sessizlik ve Tanrı'nın lütfu olacaktır. Ama bu kesin değil, az önce uydurdum.

Ve bir tepe bulduk.

Opt değişkenlerdeki keyfi aralıkları nasıl hariç tutacağımı bilmiyorum.

Tamam.

[Silindi]  
fxsaber #:

Hesaplama açısından bu, herhangi 10 optimizasyona eşittir.

Ve bir tepe bulduk.

Tamam.

Nihai hedef tepeleri bulmaktır, iğneler ara tepelerdir.

Doğru, Savunma Bakanlığı'nda hemen hemen varsayılan budur. Eğer veriler kötü ise, genellikle pek bir işe yaramaz. Çöp değilse, pek gerekli değildir :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Nihai hedef tepeleri bulmak gibi görünüyor

Birden fazla. Bu yüzden sıralı ıskarta seçeneğini önerdim.

[Silindi]  
Andrey Dik #:

Bir sürü algoritma var, daha da havalı algoritmalar var mı bilmiyorum.

Tablo canlı, algoritmaları öğrendikçe onlara ekliyorum, yani şuradaki en havalısı diyemem, sadece tarif ettiklerimi biliyorum))))

Aslında karınca, arı ve otu almak zaten mümkündü, çok iyiler. ahşap tabii ki şimdi herkesi yırtıyor, bir sonraki lider ne olacak - bilmiyorum.

Bilinen tüm önemli olanları gözden geçirdiğimde hibrit olanlara geçeceğim, hibrit olanlar çok umut verici.

Şimdilik nüfus türlerini ele alıyorum, ancak başka türler de var, onları da incelemek ilginç olacak.

belki zaten bir tane vardır :)

 
Maxim Dmitrievsky #:

belki zaten bir tane vardır :)

Evet, çok ilginç bir organizma.))))

Ancak, sümüklü böcek sadece 2 boyut kullanır ve en basit AO'lar bile 2 boyutla başa çıkabilir. 1000 boyutta nasıl davranacağı büyük bir sorudur, çünkü sorunun karmaşıklığı boyut sayısı ile doğrusal olmayan bir şekilde artar.

 
Andrey Dik #:

Ölçüm sayısı arttıkça, problemin karmaşıklığı doğrusal olmayan bir şekilde artar.

Kendi kendine eğitim için, karmaşıklığın ölçümlere bağımlılığı nedir?

 
fxsaber #:

Kendi kendine eğitim için, karmaşıklığın ölçüme bağımlılığı nedir?

İtiraf etmeliyim ki bilmiyorum. Sadece doğrusal olmayan bir şekilde hızlı büyüdüğünü biliyorum.

Aleksey Nikolavev burada göründü, belki bu sorunun tam cevabını biliyordur. Bir forum kullanıcısını hangi şekilde arayacağımı unuttum.


Şu anda elektromanyetik arama hakkında bir makaleyi kontrol ediyorum - EM, genel olarak vasat özelliklere sahip, beni etkileyen bir özelliği var.

[Silindi]  
fxsaber #:

Kendi kendine eğitim için, karmaşıklığın ölçüme bağımlılığı nedir?

Üstel, genel durumda
1...45678910111213
Yeni yorum