遗传算法及其可能的应用 - 页 14

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Aliaksandr Hryshyn:
你忘了由于高度并行化，随机抽样的功率非常高。许多不同的星球有不同的条件，而且每个星球上都有非常多的随机过程在同时进行。
而当对象具有自我繁殖等属性时，有条件的FF会自动出现。这只是一个合乎逻辑的结果。

自我繁殖是一个令人难以置信的复杂和难以理解的事情，至今还没有人能够人为地复制。FF是模式再现的调试标准。没有系统，就没有FF。也就是说，FF对系统来说是次要的。

顽固稳定的系统已经学会了自我繁殖，并将FF作为一种自我调试的方法...所有这些都是进化，或者在我们的简化意义上，是GA。

 
Aleksey Nikolayev:

辩证法是不科学、不哲学的废话，无论是黑格尔式还是马克思式。

至少要把最少行动的原则 读得更好。

只要你对黑格尔的 "逻辑科学"（顺便说一下，苏联科学院对其进行了评论和解析，出版了一整本书）写出科学的反驳，我一定会研究它。

 
Реter Konow:

自我繁殖是一个极其复杂和晦涩的东西，至今还没有人人为地复制。FF是模式再现的调试标准。没有系统，就没有FF。也就是说，FF对系统来说是次要的。

顽固稳定的系统已经学会了自我繁殖，并将FF作为一种自我调试的方法...所有这些都是进化论，在我们简单的理解中，就是GA。

正好相反，FF可以，而且在系统出现之前一直存在。系统（无论它是什么，活的有机体或交易系统）从FF的存在中出现。宇宙还不存在，但已经有一个FF，它的常数，普朗克和其他，或神圣的意图，无论你喜欢哪个。

FF设置了随机性结果的方向。也就是说，戈兹施庞-罗素图的主要一致性之所以存在，只是因为FF--那些常数的存在，如果没有这些常数，恒星的大小和质量将服从于正常分布，但事实并非如此。如果不是这些常数，FF，核聚变会在不放出热量的情况下进行，因此行星不会沐浴在其母星的爱抚光线中，生命的起源将是不可能的。当然，存在固体、岩石生命形式的可能性，但即使在有FF的情况下，其概率也可以忽略不计，当然没有FF也不行。

 
Реter Konow:

只要你对黑格尔的 "逻辑科学"（顺便说一下，苏联科学院对其进行了评论和解析，产生了一整本书）写出科学的反驳，我一定会研究它。

是不是那个奇妙的 "逻辑"，他用它 "证明 "了太阳系的行星数量必须是七颗（在发现第八颗行星前不久）？

学者们对很多事情进行评论和拆解。例如，希罗多德的文本中描述了半人马和长着狗头的人。

如果你想了解逻辑学，请阅读亚里士多德的《论语》。
 

顺便说一下，所有的宗教都有随机作为 "自由意志 "和 "上帝的意志 "被称为FF。

哎呀，这让我感觉很不舒服......)

 
Andrey Dik:

相反，FF可以而且一直在系统出现之前就存在了。系统（无论它是什么，活的有机体或交易系统）从FF的存在中出现。宇宙还不存在，但已经有一个FF，它的常数，普朗克和其他，或神圣的意图，无论你喜欢哪个。

FF设置了随机性结果的方向。也就是说，戈兹施庞-罗素图的主要一致性之所以存在，只是因为FF--那些常数的存在，如果没有这些常数，恒星的大小和质量将服从于正常分布，但事实并非如此。如果不是这些常数，FF，核聚变会在不放出热量的情况下进行，因此行星不会沐浴在其母星的爱抚光线中，生命的起源将是不可能的。当然，存在固体、岩石生命形式的可能性，但即使在有FF的情况下，其可能性也是微乎其微的，当然没有FF也不行。

如果你用 "理念 "代替FF这个词，一切都会水到渠成。一个想法往往会在实施过程中展开和改进。在这种情况下--来自GA的FF应该是灵活的，并在发现结果时进行转换、重定向和复杂化。这将导致系统的稳定发展。

 
Andrey Dik:

顺便说一下，所有的宗教都有随机作为 "自由意志 "和 "上帝的意志 "被称为FF。

哎呀，这让我感觉很不舒服......)

小心点。）

 
Реter Konow:

如果你用 "理念 "代替FF这个词，一切都会水到渠成。一个想法往往是在实施过程中展开和演变的。如果是这样的话，那么来自GA的FF应该是灵活的，并随着结果的发现而转变、重定向和增加其复杂性。我们将有一个稳定发展的系统。

FF不是也不应该是大会或任何其他AO的一部分。是否应该为每个用户策略改变他们的优化器？？))))。- 当然不是，我们只需要把FF作为一个优化标准 规定给用户自己。

但称FF为一个想法，是的，可以称为一个想法。在我的帖子中用 "想法 "这个词代替FF，意思仍然是一样的。

 
138条信息，没有适用于外汇交易。现在工作的形式的优化器模拟了价格图表的曲线（我在数学建模系学习不是没有原因的，我们用这样的方法来数学描述技术过程，以可接受的误差预测这些过程在不久的将来的行为，当我们得到一个新的真实结果（几乎与预测相同），我们把它加入到以前的优化中，得到未来的新结果） - 这样的模型适用于不久的将来，诗人(顺便说一下，这种方法被用来建立具有避开障碍物和避开威胁的导弹轨迹--首先我们用数学建模方法得到一个数学模型，然后我们用人工神经网络来建立基于Ins的数学模型--这是必要的，因为Ins计算比原始mat模型快几百倍，什么影响了导弹对障碍物和威胁的反应时间+所产生的模型被放在物理层面上的积分和中立。遗传算法本身并不坏，但我试图用它来模拟价格曲线，而是至少在某些时间框架和某些交换条件下模拟 价格图表的行为。这些约束加上价格表本身就是所产生的模型的外部世界--模型本身受到这个世界的约束。也就是说，模型总是适应于外部世界的条件，由于我们的知识，我们可以描述这些条件。换句话说，没有 "圣杯"，因为我们对模型环境的知识是有限的 - 我们的知识越完整，模型就越好。 顺便说一下，一个人也是适应环境的 - 我们不能在外太空 - 例如，对于那些在这里进行关于秩序和混乱的大规模哲学论证。人工神经网络当然是好的，如果你已经做了尝试，用它为证券交易所的策略建立模型（这样的模型是存在的，而且花了很多钱，我在写Ins的论文时读到过，用于建立地理定位模型，使用脉冲来加快计算速度（每天的计算量减少到几秒钟的计算量），但这个论坛不是关于Ins，不是关于船只如何掠夺天空。我想读一些对投标中的实际应用有用的东西。尝试以本论坛提供的形式应用遗传算法，我已经获得了适度的结果，但我不打算分享。与你相比，我的模型受限于我较少的交易知识，因为我做交易还不到一年。我希望从你那里得到更多的知识
 
"如果你盯着深渊太久，深渊也开始盯着你"。
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