遗传算法及其可能的应用 - 页 15 1...89101112131415 新评论 khorosh 2020.03.21 10:18 #141 Edgar Akhmadeev:"如果你盯着深渊太久，深渊也开始盯着你。 如果你承受的时间足够长，就会有东西出来）。 Andrey Dik 2020.03.21 10:58 #142 AZAT KHALITOV: 138条信息，没有适用于外汇交易。优化器在现在工作的形式下模拟价格图表的曲线（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，以便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（与预测的几乎一样），我们把它加到以前的优化中，得到未来的新结果）--这种模型适用于最近的未来。(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--首先我们使用数学建模方法来获得数学模型，然后我们使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的计算比原始mat模型快数百倍，这影响了导弹对障碍物和威胁的反应时间+获得的模型在物理层面上奠定了在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。顺便说一下，人类也是与环境相适应的--例如我们不可能在外太空--对于那些从事关于秩序和混乱的大规模哲学争论的人来说。 人工神经网络当然是好的，如果你已经在它的帮助下尝试建立一个交换策略的模型（这种模型是存在的，而且花费很多钱，我在写这个问题时参考了它们）。我想读一些对交易中的实际用途有用的东西。所有这一切意味着--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，但我不会分享它们。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 阅读你的文字非常困难，请把它分成句子和段落。 AZAT KHALITOV 2020.03.21 11:05 #143 Andrey Dik: 阅读你的文字非常困难，请把它分成句子和段落。 我在手机上写作，当我有时间时，我会道歉，但我没有时间打字。我很抱歉。 Edgar Akhmadeev 2020.03.30 21:58 #144 Slava: 这一切都很有意义。 在'大'遗传学上的框架有一个问题。 我们会解决这个问题。 有了96位的遗传学，仍然存在着派发任务的问题。在正常的第一代传递之后，一半的本地代理仍然是有限的，直到最后。日志中没有任何内容。当把变体的数量减少到64位时，一切都很好。 与任何专家一起尝试。如果它不能重现，我就不去了。 Slava 2020.03.31 12:10 #145 Edgar Akhmadeev:有了96位遗传学，分配任务的问题仍然存在。在正常的第一代传递之后，一半的本地代理仍然是有限的，直到最后。日志中没有任何内容。当减少变体的数量到64位时，一切都很好。用任何EA试试吧。如果它不能重现，我就不去了。 在测试员日志的上下文菜单 中启用完整日志复选框。应该有一个记录，说明有多少哪些工作被送到了哪里。 Edgar Akhmadeev 2020.03.31 14:09 #146 Slava: 勾选测试员日志的上下文菜单中的完整日志复选框。应该有一个记录，说明有多少哪个工作去了哪里。 我附上b2368的日志。我在那里没有看到任何关于分配任务的内容。 在新出现的b2374中检查，也不工作。目前，我正在将优化步骤增加到64位。当我发现一个机会时，我会减少优化变量的数量。我理解，大量的集合是错误的，因为除了本地节点之外，没有任何东西可以找到。我只是需要估计优化范围和变量的相互关系。 附加的文件： 20200331.zip 18 kb Slava 2020.03.31 15:31 #147 Edgar Akhmadeev:我附上b2368的日志。我在那里没有看到任何关于分配任务的内容。在新出现的b2374中检查，也不工作。目前，我正在将优化步骤增加到64位。当我发现一个机会时，我会减少优化变量的数量。我理解，大量的集合是错误的，因为除了本地节点之外，没有任何东西可以找到。我只是需要评估优化范围和变量的相互关系。 谢谢你的日志。这个问题是清晰可见的。让我们来解决这个问题 你是说在64位基因上没有这样的问题，所有的核心都是均匀 加载的？ Edgar Akhmadeev 2020.03.31 15:59 #148 Slava: 你是说在64位基因上不存在这个问题，所有的内核都是均匀加载的？ 绝对的。好吧，除了在这一代结束时，每个人都完成了，而一个代理人独自做了多达几十次的传递。 没有工作包的重新分配，但这是一个普遍的问题，不仅仅是96位。我明白给一个代理一个工作对云代理来说是低效的，但也许对本地代理采取不同的策略--要么给一个最小的工作，要么在空闲时动态地重新分配（例如，如果超过四分之一的代理是空闲的，而且最忙的代理还剩下N个以上的工作）。 AZAT KHALITOV 2020.04.19 10:31 #149 Edgar Akhmadeev: 绝对的。好吧，除了在这一代结束时，每个人都已经完成了，光是一个代理人就能多做几十次传球。 没有工作包的重新分配，但这是一个普遍的问题，不仅仅是96位。我明白给一个代理一个工作对云代理来说是低效的，但也许对本地代理采取不同的策略--要么给一个最小的工作，要么在空闲时动态地重新分配（例如，如果超过四分之一的代理是空闲的，而且最忙的代理还剩下N个以上的工作）。 我也面临着这个问题，似乎无法解决!我已经在很多论坛上问过问题了，但是没有任何地方有答案!特别是当通过修改代码的方式，在完全通过单个测试之前拒绝一些通过的结果时，经常发生这种错误（它允许加速优化），但从它来看，一些代理完成测试的速度基本上比其他代理快，因为我从长的空闲时间了解到他们在下面的分配中没有得到任务。( 但有时一切都很好--这时代理仍开始在第二遍时被赋予一项工作--然后一切都很好。也就是说，事实证明，分析是至关重要的--在第二次和下一次传递过程中，要发放多少任务，对于本地代理来说，最理想的是一个任务（这是我自己的经验），否则--将一些代理挂到一个工作！) 1...89101112131415 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
"如果你盯着深渊太久，深渊也开始盯着你。
如果你承受的时间足够长，就会有东西出来）。
138条信息，没有适用于外汇交易。优化器在现在工作的形式下模拟价格图表的曲线（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，以便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（与预测的几乎一样），我们把它加到以前的优化中，得到未来的新结果）--这种模型适用于最近的未来。(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--首先我们使用数学建模方法来获得数学模型，然后我们使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的计算比原始mat模型快数百倍，这影响了导弹对障碍物和威胁的反应时间+获得的模型在物理层面上奠定了在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。顺便说一下，人类也是与环境相适应的--例如我们不可能在外太空--对于那些从事关于秩序和混乱的大规模哲学争论的人来说。 人工神经网络当然是好的，如果你已经在它的帮助下尝试建立一个交换策略的模型（这种模型是存在的，而且花费很多钱，我在写这个问题时参考了它们）。我想读一些对交易中的实际用途有用的东西。所有这一切意味着--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，但我不会分享它们。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
阅读你的文字非常困难，请把它分成句子和段落。
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这一切都很有意义。
在'大'遗传学上的框架有一个问题。
我们会解决这个问题。
有了96位的遗传学，仍然存在着派发任务的问题。在正常的第一代传递之后，一半的本地代理仍然是有限的，直到最后。日志中没有任何内容。当把变体的数量减少到64位时，一切都很好。
与任何专家一起尝试。如果它不能重现，我就不去了。
有了96位遗传学，分配任务的问题仍然存在。在正常的第一代传递之后，一半的本地代理仍然是有限的，直到最后。日志中没有任何内容。当减少变体的数量到64位时，一切都很好。
用任何EA试试吧。如果它不能重现，我就不去了。
勾选测试员日志的上下文菜单中的完整日志复选框。应该有一个记录，说明有多少哪个工作去了哪里。
我附上b2368的日志。我在那里没有看到任何关于分配任务的内容。
在新出现的b2374中检查，也不工作。目前，我正在将优化步骤增加到64位。当我发现一个机会时，我会减少优化变量的数量。我理解，大量的集合是错误的，因为除了本地节点之外，没有任何东西可以找到。我只是需要估计优化范围和变量的相互关系。
我附上b2368的日志。我在那里没有看到任何关于分配任务的内容。
在新出现的b2374中检查，也不工作。目前，我正在将优化步骤增加到64位。当我发现一个机会时，我会减少优化变量的数量。我理解，大量的集合是错误的，因为除了本地节点之外，没有任何东西可以找到。我只是需要评估优化范围和变量的相互关系。
谢谢你的日志。这个问题是清晰可见的。让我们来解决这个问题
你是说在64位基因上没有这样的问题，所有的核心都是均匀 加载的？
你是说在64位基因上不存在这个问题，所有的内核都是均匀加载的？
绝对的。好吧，除了在这一代结束时，每个人都完成了，而一个代理人独自做了多达几十次的传递。 没有工作包的重新分配，但这是一个普遍的问题，不仅仅是96位。我明白给一个代理一个工作对云代理来说是低效的，但也许对本地代理采取不同的策略--要么给一个最小的工作，要么在空闲时动态地重新分配（例如，如果超过四分之一的代理是空闲的，而且最忙的代理还剩下N个以上的工作）。
绝对的。好吧，除了在这一代结束时，每个人都已经完成了，光是一个代理人就能多做几十次传球。 没有工作包的重新分配，但这是一个普遍的问题，不仅仅是96位。我明白给一个代理一个工作对云代理来说是低效的，但也许对本地代理采取不同的策略--要么给一个最小的工作，要么在空闲时动态地重新分配（例如，如果超过四分之一的代理是空闲的，而且最忙的代理还剩下N个以上的工作）。