L'algorithme génétique et ses applications possibles - page 15
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"Si tu fixes l'abîme trop longtemps, l'abîme commence à fixer l'abîme en toi.
Si vous souffrez assez longtemps, quelque chose en sortira).
138 messages sans application aux opérations de change. L'optimiseur sous la forme qui fonctionne maintenant simule la courbe du graphique des prix (ce n'est pas pour rien que j'ai étudié au département de modélisation mathématique, nous utilisions de telles méthodes pour la description mathématique des processus technologiques afin de prédire avec une erreur acceptable le comportement de ces processus dans un avenir proche, lorsque nous obtenons un nouveau résultat réel (presque le même que celui prédit) nous l'ajoutons à l'optimisation précédente pour obtenir un nouveau résultat dans le futur) - de tels modèles sont applicables à l'avenir proche et au futur. (d'ailleurs, de telles méthodes sont utilisées pour construire des trajectoires de missiles avec évitement d'obstacles et de menaces - il suffit d'utiliser des méthodes de modélisation mathématique pour obtenir un modèle mathématique dès le départ, puis d'utiliser un réseau neuronal artificiel pour modéliser le modèle mathématique basé sur l'Ins - cela est nécessaire parce que les calculs de l'Ins sont des centaines de fois plus rapides que le modèle mat original, ce qui affecte le temps de réaction du missile aux obstacles et aux menaces + le modèle résultant est mis au niveau physique dans l'Ins. L'algorithme génétique en lui-même n'est pas mauvais, mais j'essaie de l'utiliser non pas pour modéliser la courbe des prix, mais pour modéliser le comportement du graphique des prix, au moins dans certaines périodes et dans certaines conditions d'échange. Ces contraintes, plus le graphique des prix lui-même, constituent le monde extérieur pour le modèle résultant - le modèle lui-même est contraint par ce monde. C'est-à-dire que le modèle est toujours adapté aux conditions du monde extérieur, que nous pouvons décrire grâce à nos connaissances. À propos, les humains sont également adaptés à l'environnement - nous ne pouvons pas être dans l'espace extra-atmosphérique, par exemple - pour ceux qui sont engagés dans des arguments philosophiques massifs sur l'ordre et le chaos. Le réseau neuronal artificiel est certainement bon, si vous avez déjà essayé de modéliser une stratégie d'échange avec son aide (et de tels modèles existent, et coûtent beaucoup d'argent, je les ai lus lorsque j'ai écrit sur les réseaux neuronaux artificiels). J'aimerais lire quelque chose d'utile pour une utilisation pratique dans le commerce. Tout cela signifie que - essayer d'appliquer l'algorithme génétique sous la forme proposée dans ce forum, j'ai obtenu des résultats modestes, mais je ne les partagerai pas. Mes modèles sont limités par ma moindre connaissance du trading par rapport aux vôtres, car je fais du trading depuis moins d'un an. J'aimerais que vous me fassiez part de vos connaissances !
Il est très difficile de lire votre texte, veuillez le diviser en phrases et en paragraphes.
Il est très difficile de lire votre texte, veuillez le diviser en phrases et en paragraphes.
Tout a un sens.
Il y a un problème avec les cadres sur la "grande" génétique.
Nous allons le réparer.
Avec la génétique 96 bits, il reste le problème de la répartition des tâches. Après un passage normal de la première génération, la moitié des agents locaux restent finis jusqu'à la fin. Rien dans les journaux. En réduisant le nombre de variantes à 64bit, tout est ok.
Essayez-le avec n'importe quel expert. Si ça ne se reproduit pas, je passe mon tour.
Avec la génétique à 96 bits, le problème de la répartition des tâches demeure. Après un passage normal de la première génération, la moitié des agents locaux restent finis jusqu'à la fin. Rien dans les journaux. En réduisant le nombre de variantes à 64bit, tout est ok.
Essayez-le avec n'importe quel expert. Si ça ne se reproduit pas, je passe mon tour.
Activez la case à cocher des journaux complets dans le menu contextuel du journal du testeur. Il devrait y avoir un registre indiquant combien d'emplois vont où.
Je joins le journal de la b2368. Je n'y vois rien concernant l'attribution de tâches.
J'ai vérifié la nouvelle version b2374, qui ne fonctionne pas non plus. Pour l'instant, j'augmente l'étape d'optimisation à 64 bits. Lorsque je trouve une opportunité, je réduis le nombre de variables optimisées. Je comprends qu'un grand nombre d'ensembles est faux car il n'y a que des nœuds locaux à trouver. J'ai juste besoin d'estimer les plages d'optimisation et l'interrelation des variables.
Je joins le journal de la b2368. Je n'y vois rien concernant l'attribution de tâches.
J'ai vérifié dans la nouvelle b2374, qui ne fonctionne pas non plus. Pour l'instant, j'augmente l'étape d'optimisation à 64 bits. Lorsque je trouve une opportunité, je réduis le nombre de variables optimisées. Je comprends qu'un grand nombre d'ensembles est faux et qu'il n'y a que des nœuds locaux à trouver. J'ai juste besoin d'évaluer les plages d'optimisation et l'interrelation des variables.
Merci pour les journaux. Le problème est clairement visible. Résolvons le problème
Vous dites qu'il n'y a pas ce problème sur les génétiques 64 bits et que tous les cœurs sont chargés de manière égale?
Voulez-vous dire que sur les génétiques 64 bits, ce problème n'existe pas et que tous les cœurs sont chargés de manière égale ?
Absolument. Eh bien, à part le fait qu'à la fin de la génération, tout le monde a terminé, et qu'un seul agent fait jusqu'à quelques dizaines de passages supplémentaires. Il n'y a pas de redistribution du paquet de travail, mais c'est un problème général, qui ne concerne pas seulement le 96 bits. Je comprends que le fait de donner à un agent une seule tâche serait inefficace pour les agents en nuage, mais peut-être que pour les agents locaux, il faudrait adopter une stratégie différente - soit donner un minimum de tâches, soit redistribuer dynamiquement en cas d'inactivité (par exemple, si plus d'un quart des agents sont inactifs et que l'agent le plus occupé a encore plus de N tâches).
Absolument. Eh bien, à part le fait qu'à la fin de la génération, tout le monde a terminé, et qu'un seul agent fait jusqu'à quelques dizaines de passes supplémentaires. Il n'y a pas de redistribution des paquets de travail, mais c'est un problème courant, pas seulement à 96 bits. Je comprends que le fait de donner à un agent une seule tâche serait inefficace pour les agents en nuage, mais peut-être que pour les agents locaux, il faudrait adopter une stratégie différente - soit donner un minimum de tâches, soit redistribuer dynamiquement en cas d'inactivité (par exemple, si plus d'un quart des agents sont inactifs et que l'agent le plus occupé a encore plus de N tâches).