Campeonato de optimización de algoritmos. - página 104
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Sí, ¿y?
Lo es).
El campeonato FF consta de 255 características de este tipo, un total de 500 parámetros, que están mezclados entre sí, y el tono es ligeramente inferior al que tiene en la imagen.
No es el tono, es la cuadrícula (resolución) del gráfico).
No te distraeré más)).
He encontrado una forma de escribir el FF de manera que se conozca el máximo global para el árbitro (pero no para los participantes), ya obtendrá este valor al generar la secuencia única para el FF. De este modo, será posible comparar los resultados con el valor real del máximo de FF.
Me he devanado los sesos tratando de averiguar cómo lograr esto, como resultado he perdido tiempo y ahora no tengo tiempo para proporcionar el código fuente, lo siento, lo proporcionaré mañana.
Pero ahora tengo la posibilidad de comparar los resultados con el valor real del máximo de FF y es muy importante! La función no es tan complicada como quiero, pero es lo suficientemente complicada como para no dejar que mi algoritmo obtenga más del 40% de precisión para 10000 ejecuciones de FF.
He encontrado una forma de escribir el FF de manera que se conozca el máximo global para el árbitro (pero no para los participantes), ya obtendrá este valor al generar la secuencia única para el FF. De este modo, será posible comparar los resultados con el valor real del máximo de FF.
Me he devanado los sesos tratando de averiguar cómo lograr esto, como resultado he perdido tiempo y ahora no tengo tiempo para proporcionar el código fuente, lo siento, lo proporcionaré mañana.
Pero ahora tengo la posibilidad de comparar los resultados con el valor real del máximo de FF, ¡y es muy importante! La función no es tan complicada como quiero, pero es lo suficientemente complicada como para impedir que mi algoritmo obtenga más de un 40% de precisión después de 10.000 ejecuciones de FF.
Perfecto.
Resulta que para encontrar un compromiso con los participantes y organizar el concurso adecuadamente, sólo hay que devanarse un poco los sesos...
Sobre la proverbial universalidad de la que tanto hablas, he llegado a la conclusión de que no siempre produce los mejores resultados.
1. La universalidad de una solución es siempre relativa, porque la solución se limita a las particularidades del ámbito del problema y, por tanto, la solución nunca es absolutamente universal. Al ampliar el dominio del problema, una solución "universal" siempre fracasará. Habrá que rehacerlo.
2. Ninguna universalidad surge de la nada, sino que es consecuencia de un largo proceso de desarrollo, generalización de los problemas y adaptación de la solución. Por tanto, la solución no universal es el primer paso hacia la solución universal.
3. La universalidad de la solución no significa la eficacia de la misma. Creo que estas dos nociones no están directamente relacionadas y no dependen la una de la otra.
La búsqueda de la universalidad hace que se adapte la solución a un abanico cada vez más amplio de problemas, lo que por supuesto puede reducir la eficacia de la solución en cada caso particular.
Mi algoritmo para la minería de textos es lo suficientemente universal para la minería de textos, y puede identificar con absoluta precisión cualquier cadena en el mínimo número de accesos al FF. Tal vez su desarrollo posterior, pueda llevar a encontrar máximos de funciones analíticas desconocidas. Pero, ¿seguirá siendo eficaz en este caso? No estoy seguro.
Por eso, para entender cómo podemos hacer un algoritmo universal, necesitamos generalizar la gama de problemas y entender el mecanismo general de su solución.
Empecemos por resumir los parámetros.
Los principales parámetros con los que trabaja el algoritmo para encontrar el valor máximo de la función y la clave del texto:
1. El número de parámetros pasados al FF.
2. El rango de los valores de los parámetros pasados al FF.
3. paso (diferencia mínima entre los valores).
4. El valor recibido del FF.
En ausencia de más parámetros básicos, la solución, incluso sin ningún esfuerzo adicional, puede resultar lo suficientemente universal...
El mecanismo de búsqueda en estos dos tipos de problemas se puede generalizar, lo que intentaré hacer.
Resulta que para encontrar un compromiso con los participantes y organizar el concurso adecuadamente, sólo hay que devanarse un poco los sesos...
Para empezar, estoy un poco confundido en cuanto a lo que es el campeonato. Son una fracción de segundo para cualquier software. Y no sólo los altos, sino los propios perfiles.
Este es un ejemplo que hice recientemente. Y esto es procesamiento de funciones.
Como... ¿mucho antes de que lo repitiera?
Y cuando la función no es conocida por el software, ¿puede éste determinar los extremos? La cuestión, según entiendo, es que los participantes envían a la ''caja negra'' un conjunto de valores de los parámetros como una matriz doudle[x1, x2, xn].
Obtienen el valor de la función de la "caja negra" en su algoritmo, envían el siguiente conjunto y así sucesivamente hasta encontrar el extremo. Tenemos que hacer el menor número de llamadas posible en el entorno de la MT. Creo que es algo útil en el hogar.
... Y todo ello en un entorno de MT. Creo que es lo correcto para el hogar.
¿Por qué? ¿Cuál es la utilidad práctica? ¿Ejemplos de tareas?
He escrito aquí en relación con el comercio.