"Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Fidan dikimi ve büyütme (Saplings Sowing and Growing up, SSG)" makalesi için tartışma - sayfa 13
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
maalesef ya da belki neyse ki, bot yeni bilgi üretmiyor, ancak kamuya açık olan bilgiler genellikle çarpıtılıyor. bunun bilgi enterpolasyon mekanizmalarından kaynaklandığını düşünüyorum. yalan söylüyor, algoritmaların var olmayan kısaltmalarını uyduruyor, hatta anında yazarların adlarını ve algoritmanın tarihlerini bile uyduruyor)))). bu tür bilgilere çok dikkat etmelisiniz.
Metin düzenlemede, üslup düzenlemelerinde ve makale yazarken referans almada bir yardımcı olarak - evet, vazgeçilmez bir yardımcı.
Teşekkür ederim. Çok sayıda çekirdek söz konusu olduğunda optimizasyonun zorla kesilmesi yoluyla dolaylı olarak yerel olanları buluyorum. Kabaca söylemek gerekirse, Tester'da 20 aracı var, 2000 geçişten sonra optimizasyonu kesiyorum.
İşte böyle bir kesinti ile elde edilen setlerebir örnek. Eğer kesinti olmasaydı, linkteki resimler 20 setin hepsini aynı şekilde gösterecekti. Ancak kesinti ile setlerin farklı davranışlarını görebilirsiniz, bunların arasında OOS'u geçenler de olabilir.
Eğer 20 yerel ekstremum bulursak (kademeli fırlatma yöntemini önerdim), bu ekstremumları böyle bir resim üzerinde görüntülemek TS'nin en objektif görsel değerlendirmesini verecektir.
Kendi kendine eğitim için, karmaşıklığın ölçüme bağımlılığı nedir?
İtiraf ediyorum - bilmiyorum. Tek bildiğim doğrusal olmayan bir hızla büyüdüğü.
Aleksey Nikolavev burada göründü, belki bu sorunun tam cevabını biliyordur. Bir forum kullanıcısını hangi şekilde arayacağımı unuttum.
Burada kesin bilgi vermek pek mümkün değildir, sadece bazı tahminler yapılabilir.
1) Ekstremum sayısına bağlı olarak koltuk sayısının büyümesi. Düzgün bir durum varsayalım (süreksiz bir değişken her zaman bir miktar doğrulukla düzgün bir değişkene yaklaştırılabilir). Ekstremum, gradyanın dejenere olduğu noktalardadır ve hessianın eigen sayılarının işaretleri tarafından belirlenir. Boyut N olsun ve (basitlik için varsayalım) hessianın özdeğerlerinin işaretlerinin her biri 0,5 eşit olasılıkla rastgele bir seçimle belirlensin, o zaman tüm işaretlerin aynı olma olasılığı (yani bu bir ekstremumdur) 2/(2^N)=2^(1-N ) 'dir. İki boyutlu durum için bu oran 0,5'e (%50) eşit olacaktır ki bu da iyi bir orandır ve resimlerde oldukça görünürdür - eyer sayısı yaklaşık olarak ekstremum sayısına eşittir. 10 boyutlu durumda, ekstremumlar zaten %0,2'den daha az olacaktır.
2) Aslında, ekstremumları bulmaya yönelik herhangi bir algoritma, artan boyutlarla birlikte giderek daha kaotik olma eğiliminde olan bir dinamik sistem yaratır. Mandelbrot kümesinin, iki boyutlu durumda ikinci dereceden bir fonksiyonun kökünü iteratif olarak ararken ortaya çıkan dinamik bir sistemde ortaya çıktığını hatırlayabilirsiniz) Çok sayıda koltuk sadece daha da kaotik sisteme katkıda bulunur.
Kesin bilgi burada pek mümkün değil, sadece bir tür tahmin.
1) Eyer sayısının ekstremum sayısına göre büyümesi. Düzgün bir durum varsayalım (süreksiz bir değişken her zaman belli bir doğrulukla düzgün bir değişkene yaklaştırılabilir). Ekstremum, gradyanın dejenere olduğu noktalardadır ve hessianın eigen sayılarının işaretleri tarafından belirlenir. Boyut N olsun ve (basitlik için varsayalım) hessianın özdeğerlerinin işaretlerinin her biri 0,5 eşit olasılıkla rastgele bir seçimle belirlensin, o zaman tüm işaretlerin aynı olma olasılığı (yani bu bir ekstremumdur) 2/(2^N)=2^(1-N ) 'dir. İki boyutlu durum için bu oran 0,5'e (%50) eşit olacaktır ki bu da iyi bir orandır ve resimlerde oldukça görünürdür - eyer sayısı yaklaşık olarak ekstremum sayısına eşittir. 10 boyutlu durumda ekstremumlar zaten %0,2'den daha az olacaktır.
2) Aslında, ekstremumları bulmaya yönelik herhangi bir algoritma, boyutlar büyüdükçe giderek daha kaotik olma eğiliminde olan bir dinamik sistem yaratır. Mandelbrot kümesinin, iki boyutlu durumda ikinci dereceden bir fonksiyonun kökünü iteratif olarak ararken ortaya çıkan dinamik bir sistemde ortaya çıktığını hatırlayabilirsiniz) Çok sayıda koltuk sadece daha da kaotik bir sisteme katkıda bulunur.
Çok boyutlu varyantlar için oldukça kötümser bir hesaplama elde edilmiştir.
Çok değişkenli varyantlar için hesaplama oldukça kötümserdir.
Genel olarak evet. Bu nedenle genellikle çok boyutlu durumlarda kayıp fonksiyonunun yüzey cihazının tam olarak incelenmesi görevi belirlenmez. Küresel ekstremumu arama görevi de yoktur. Aslında, kişi sadece yeterince iyi noktalar bulmakla sınırlıdır. Belki de, örneğin MO'da olduğu gibi, iyi özelliklere sahip bir kayıp fonksiyonu oluşturmanın mümkün olduğu durumlar hariç.
MT5 ile ilgili bir sorunum var, klasöre erişmeme izin vermiyor: Veri Klasörünü aç, buna ek olarak, MT 5 platformunda özelleştirilebilir tam öğelere sahip değilim, yani dikdörtgen, kare gibi tam araçlara sahip değilim veya ve üçgen vb. Bu yüzden lütfen, bu sorunları çözme konusunda bir şey bilen varsa, lütfen bana bir ses verin.
Yazınızla ilgisi olmayan bir konuya yazarak herhangi bir yardım alamazsınız. Kendi başlığınızı oluşturun. Ve burası teknik bir forum olduğu için, sistem bilgilerinizi içeren mt5'i açtığınızda günlüğün ilk 3 satırı da dahil olmak üzere verdiğinizden daha fazla bilgi sağlamanız gerekir.
Ancak, daha fazla bilgi olmadan, bana bozuk bir kurulum gibi geliyor. mt5'i kaldırmayı deneyin ve genellikle doğru şekilde kaldırılmayan "config" gibi klasörler de dahil olmak üzere kalan tüm klasörleri silin. Sonra tekrar yüklemeyi deneyin.