遗传算法及其可能的应用 - 页 6

 

辩证法的第二条(如果我没有弄错的话)定律指出,数量(价值)会转变成质量(参数/属性)。在这种情况下,优化过程在经过n次迭代后,必须 "自动 "生成新的参数,作为其循环的 "副产品"。此外,产生的参数可以 "聚集 "成组,并形成新的系统,这些系统将逐渐被卷入优化的 "大锅 "中,这个过程再次重复进行。复杂度越来越高的物种的对流生产得到了,进入了进化的进一步阶段--克隆、杂交、选择等。

辩证法如何在微观层面的化学和生物过程中起作用,我不知道,但在理论上,这一切都符合......))

 
Реter Konow:

我认为这是不可能的。基于GA的概念,相同的结构--具有不同参数值的同一系统的克隆--可以进行杂交。 同一环境中的不同个体在自然界中也不能杂交。这种自然的生物约束阻止了对生态系统毫无意义的可笑的、不可行的怪胎的出现。这种 "实验 "总是以失败告终,只适合于实验室研究。GA模仿生物学,因此,不会偏离杂交、遗传和选择的原则。

从理论的角度来看,这个问题非常有趣。进化不仅在 "适应 "条件的过程中创造了生物的 "优化 "版本,而且还创造了根本性的新物种。如果种间杂交是不可能的,他们从哪里来?所以它们来自于自然突变。但是,--突变是现有基因的改变,而不是获得新基因。也就是说,--集合不能增加,而 "校准 "只能适应(优化)生物物种。新的和更复杂的生物从哪里来?

即使我们让一个算法随机地将参数 "投 "到任意的系统中,也随机地为它们找到一个优化目标(健身函数),它能给我们带来什么?

遗传算法 更完美,因为它没有限制,不像自然原型。

关于适应性--进化不仅遵循完美的道路(更强、更快、更坚韧),也有不可避免的 "恶化 "的道路。因此,举例来说,大自然本可以创造出一个虎鲸般大小的怪物,拥有甲壳(综合强度和重量的最佳材料),并且有腿,即使是这样一个物种的幼崽也是无懈可击的,但这并没有发生,因为很快食物基地就会耗尽,地球上所有其他物种都会被摧毁,这种怪物的物种最终会吃掉自己。这就是为什么鲸鱼、猫科动物和其他捕食者的大小和脆弱程度正好可以确保生存。一个物种的脆弱性是生存的必要特征,无脆弱性的物种会饿死。人类几乎是无懈可击的,很容易因为 "食物基地 "的破坏而被推到灭绝的边缘。

 
Andrey Dik:

遗传算法 更完美,因为它没有限制,不像自然原型。

关于适应性--进化不仅是关于完美(更强、更快、更坚韧),也是关于不可避免的 "恶化"。因此,举例来说,大自然本可以创造出一个虎鲸般大小的怪物,拥有甲壳(综合强度和重量的最佳材料),并且有腿,即使是这样一个物种的幼崽也是无懈可击的,但这并没有发生,因为很快食物基地就会耗尽,地球上所有其他物种都会被摧毁,这种怪物的物种最终会吃掉自己。这就是为什么鲸鱼、猫科动物和其他捕食者的大小和脆弱程度正好可以确保生存。一个物种的脆弱性是生存的一个必要特征。

我同意关于进化和生物的必要脆弱性。只是关于大会的完美性是没有的。我相信这只是一个追踪,而且非常有限。

我一般对大自然选择的进化道路感到惊讶。毕竟,生物物种只存在于一个充满能量的环境中(氧气、与食物和水一起消耗的化学物质),内部没有自主和独立的来源。这是一个更好的解决方案。在每个生命体内制造一个基于某种强大反应(核或化学)的能量源,生命将变得不依赖于氧气、水、食物和其他东西。将能够在太空和其他我们不可能的条件下生活。

由于某些原因,自然界没有走这条路......。

 
Реter Konow:

我同意关于进化和生物的必要脆弱性。只有关于GA的完美性是没有的。我相信这只是一个悲剧,而且是一个非常有限的悲剧。

我一般对大自然选择的进化道路感到惊讶。毕竟,生物物种只存在于一个充满能量的环境中(氧气、与食物和水一起消耗的化学物质),内部没有自主和独立的来源。这是一个更好的解决方案。在每个生命体内制造一个基于某种强大反应(核或化学)的能量源,生命将变得不依赖于氧气、水、食物和其他东西。将能够在太空和其他我们不可能的条件下生活。

由于某些原因,自然界并没有走这条路......

有些生物不需要氧气,可以在绝对寒冷以及600-800摄氏度的高压水中生存。

自然进化机制仅限于氨基酸的组合,而且只受到使用者的想象力的限制。

 
关于遗传选择最强者。
大自然除了记录最好的品质外,还设法使基因编码出现缺陷,而正是这样的 "缺陷 "基因最终被组装成最终存活的编码。
将其转换为机器人条件,需要从信号交易的一系列条件中,遗传学除了选择最强的条件外,还制定了 "有缺陷的 "基因代码。如输入6的变量,遗传学拾取参数,并在新的一代中开始一对数十的后代,并在他们中进行6个变量与拾取参数+第7个参数的结合。
而这是遗传学进化的版本,它将返回一个具有自我开发的一套遗传代码的交易机器人。
对一组稳定不变的变量进行简单的参数搜索,只能在选择最佳值时获得速度。
为了实现这样一个复杂的任务,我们需要一个非常大的历史报价和一个不小的变量集。 一个稳定的条件必须是变量不低于一定的数量,机器人只有在产生利润时才会生存,在不活动时就会失去活力。 比如如果它不交易,它就会死亡。
 
Andrey Dik:

有些生物不需要氧气,可以在绝对寒冷的环境中以及在600-800℃的高压水中生存。

自然进化机制仅限于氨基酸的组合,而哈只受限于其使用者的想象力。

可能是由于缺乏互动和破坏了进化的动机,能量的自主性被大自然所拒绝。 如果众生不为了日常生存而相互吞噬--他们就不会互动,因此也不会进化。因此,自主性破坏了进化论的基础,并将生命限制在单一的循环中。一个死胡同...

 
Реter Konow:

可能由于缺乏互动和破坏了发展的基础,精力充沛的自主性被大自然所拒绝。 如果众生不为日常生存而相互吞噬,他们就不会互动,因此也不会进化。 因此,自主性破坏了进化论的基础,并将生命限制在一个周期内。一个死胡同...

为什么要进化?

这对简单的嗜极生物来说已经很好了,它们不需要氧气,它们消耗硫化氢--最主要的是继续生存。

 
Andrey Dik:

...人类是一个几乎无懈可击的物种,很容易因为 "食物基地 "的破坏而被推到灭绝的边缘。

我同意。

 
Anatolii Zainchkovskii:
关于对强者的遗传选择。
大自然除了记录最好的品质外,还设法使基因编码出现缺陷,而正是这样的 "缺陷 "基因最终被组装成最终存活的编码。
转化为机器人条件,有必要从一组交易信号的条件中,除了选择最强的条件外,遗传学还做出一个 "有缺陷 "的基因码。就像输入6的变量,遗传学拾取参数 ,在新的一代中开始几十个后代,并在他们中进行6个变量与拾取参数+第7个参数的结合。
而这是遗传学进化的版本,它将返回一个具有自我开发的一套遗传代码的交易机器人。
对一组稳定不变的变量进行简单的参数搜索,只能在选择最佳值时获得速度。
为了实现这样一个复杂的任务,我们需要一个非常大的报价历史和一个不小的变量集。 一个稳定的条件必须是变量不低于一定的数量,机器人只有在产生利润的情况下才能生存,在不活动的情况下会失去活力。 比如如果它不交易,它就会死亡。

问题是,你不能只在系统中 "增加一个参数"。它不是那样工作的。该参数是整个系统的导数。它以许多功能和属性为基础。它不能只是被添加...

 
Реter Konow:

问题是,你不能只在系统中 "增加一个参数"。它不是那样工作的。该参数是整个系统的导数。它以许多功能和属性为基础。它不能简单地被添加...

我那里有一个错误,不是第七个参数,而是第七个变量。有一些困难,但有可能实现,甚至mt5也允许,但通过遗传学选择参数的过程不能被拧断。