算法优化锦标赛。 - 页 124

 
Yuriy Asaulenko:

一切都已经在我们面前被偷走了。有基因算法和神经网络,还有统计学算法等等。采取它,为你的任务配置它,并使用它。

我不喜欢重新发明自行车)。只有在有巨大需求的情况下)。做一些真正有用的事情,或者至少是有趣的事情,会更好,更有意思。

但从外面看,可能会很有趣。

D 你已经说过了,并引用了通过数学软件找到最大值的美丽图片。我问你一个问题,你没有回答。我将重复

而当函数对软件来说是未知的,这个软件能确定极值吗?必须进行多少次运算和转换才能得到EA中每毫升的结果?这需要多长时间?据我所知,参与者将把一组参数值作为数组doudle[x1, x2, xn]发送给黑盒。

他们从 "黑匣子 "中获取函数值进入他们的算法,发送下一个集合,以此类推,直到他们找到极值。 我们需要在MT环境中尽可能少地进行调用。我认为这在家庭中是一个有用的东西。

 
Yuri Evseenkov:

D 你已经说过了,并给出了数学软件找到最大值的漂亮图片。我问了一个问题,你没有回答。我将重复一遍

而当这个函数对软件来说是未知的,这个软件能不能确定极值?必须进行多少次运算和转换才能得到EA中每毫升的结果?这需要多长时间?据我所知,参与者将把一组参数值作为数组doudle[x1, x2, xn]发送给黑盒。

他们从 "黑匣子 "中获取函数值进入他们的算法,发送下一个集合,以此类推,直到他们找到极值。 我们需要在MT环境中尽可能少地进行调用。我认为这在家庭中是一个有用的东西。

当函数是未知的,当然可以。数据越多,当然就越准确。我不知道MCL的情况。这需要多长时间?- 就像电影《第五元素》中那样--"时间并不重要")。

对不起,但我不明白--为什么在家庭和MT环境中需要这个东西?

如果你想编程,请到 "通往未来的车票 "主题,阅读它。我没有开始,但我碰巧一直在坚持。如果你有兴趣,也许你会帮我做这件事。这也是一个没有明确条件的问题)。

 
Yuriy Asaulenko:

当函数是未知的,当然可以。当然,数据越多,越准确。我不知道MCL的情况。这需要多长时间?- 就像电影《第五元素》中那样--"时间并不重要")。

我很抱歉,但我不明白为什么在家庭和MT环境中需要这个东西?

时间才是最重要的。想象一下,在抽签的间隙,你迫切需要优化一些东西。

在这个主题中,有一些例子。但要在一千个帖子中找到它们是非常困难的。我只能给你一个链接,看看我在交易方面写了 什么。

 
Yuri Evseenkov:

时间是关键。想象一下,在抽签之间,你需要紧急优化一些东西。

在这个主题中,有一些例子。但要在一千个帖子中找到它们是非常困难的。我只能给你一个链接,让你看到我写的 关于交易的内容。

我认为,优化问题必须专门针对某个对象来解决,而不是抽象的,就像针对所有场合。
 
Yuriy Asaulenko:
我认为,优化问题应该专门针对某个特定的对象来解决,而不是抽象地解决,就像针对所有的场合。
对象 - 它们是特定的PBX、EA吗?据我所知,MT的主要优化GA其实并不关心它前面有什么对象,以及作者在他的EA中放了什么问题。
 
Yuri Evseenkov:
据我所知,MT的优化器的常规GA并不关心它前面有什么对象,以及作者在他的专家顾问中放了什么蟑螂。

这就是让我困惑的地方)。

而最佳化(优化)的概念并不总是寻找最大或最小。

 
Yuriy Asaulenko:

这就是让我困惑的地方)。

但是,最优化(优化)的概念,绝非总是寻找最大或最小。

我同意。但是,如果我们进一步讨论,恐怕我们会在这个分支中绕上N个圈子。

我祝愿你在 "通往未来的车票 "项目 中取得成功。也许如果成功的话,就不需要再发明自行车了。我不能加入,因为我没有IT方面的系统知识。

但如果你有时间,请到这里来。

 
Yuri Evseenkov:
对象 - 它们是特定的PBX、EA吗?据我所知,MT的主要优化GA并不重视前面有什么对象,以及作者在他的EA中放了什么蟑螂。

在我看来,解释中的优化主题被覆盖了一层迷雾,直到今天也没有人清楚地理解实际的观点是什么。

这条线已经看到了一切。有二元染色体、基因、基因组、物种、种群、进化、选择、交配、多维空间等等。

这里一直缺少的是明确性。

交易中优化的目的是什么?-调整TS参数,以获得被测试期间的最大利润率。很难想象另一种应用。

评价的标准是什么?

1.最少的计算次数。

准确度。

普遍性--无稽之谈。没有必要制定任何通用的代码。一个明确定义的算法,解决一个特定的任务。

题目发起人所提出的 "算法的普遍性 "只是对一组特定任务的概括。

普遍性不可能是一种算法的属性,这种算法只是简单地取一些数字的集合(不管它如何定义这些数字)并将它们传递给FF。然后它从FF获得一个值,并将其用于进一步计算。如果所有优化问题的解决机制都完全相同,那还有什么普遍性可言?

 
Yuri Evseenkov:

我同意。但如果我们进一步讨论它,我担心我们会在分支的第N个圈子里走。

祝你在 "通往未来的车票 "项目中好运。也许如果成功的话,就不需要再发明自行车了。我不能加入,因为我没有IT方面的系统知识。

但如果你有时间,请来这里。

谢谢你。我还不知道,如果帮助不来,我就放弃它这个公共项目

我经常看你的线程,并喜欢它)。

 
Реter Konow:

在我看来,话题发起人所解释的优化话题被覆盖了一层迷雾,没有人清楚地了解我们究竟在谈论什么。

这条线已经看到了一切。有二元染色体、基因、基因组、物种、种群、进化、选择、交配、多维空间等等。

这里一直缺少的是明确性。

交易中优化的目的是什么?-调整TS参数,以获得被测试期间的最大利润率。很难想象另一种应用。

评价的标准是什么?

1.最少的计算次数。

准确度。

普遍性--无稽之谈。没有必要制定任何通用的代码。一个明确定义的算法,解决一个特定的任务。

题目发起人所提出的 "算法的普遍性 "只是对某一组特定任务的概括。

普遍性不可能是一种算法的属性,这种算法只是简单地取一些数字的集合(不管它如何定义这些数字)并将它们传递给FF。然后它从FF接收一个值,并将其用于进一步的计算。如果所有优化问题的解决机制都完全相同,那还有什么普遍性可言?

在许多方面,我同意你的看法。但是,由于该专题负责人在桑拿房里,无法回答我们,我不想讨论他的冠军想法。

也许我们最好悠闲地准备我们的代码,没有竞争性的界面,然后我们会看到。