Campionato di ottimizzazione degli algoritmi. - pagina 9
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1. Quindi - l'area del valore FF non è solo una gamma con due confini, tra i quali c'è solo il vuoto e picchi solitari di picchi. È una superficie piena con rilievo che deve essere sondata fino in fondo?
2. Il FF trasferisce le "curve di rilievo della superficie" all'algoritmo?
3. Quindi, l'algoritmo deve accedere alla FF un numero enorme di volte per avere una minima "idea" della topografia della "superficie".
4. Fino ad ora, l'ho immaginato in uno spazio di array bidimensionale, che memorizza semplicemente alcuni valori da trovare in un numero limitato di tentativi, ma a giudicare dalle immagini, lo spazio di ricerca è in realtà tridimensionale...
In altre parole, il numero di valori da ricercare è di diversi ordini di grandezza superiore. Quindi, più volte si accede al FF (guardare la superficie) per fare una "mappa di rilievo", più accuratamente si troveranno i vertici della superficie. Ma il numero di riferimenti dovrebbe essere ridotto dalle regole della concorrenza... Qualcosa che capisco... :)
5. Quindi, se affrontiamo la superficie un numero massimo di volte, possiamo creare una copia perfetta del rilievo.
6. Ma allora, meno volte, peggio sarà il risultato?
1. All'interno della FF può esserci qualsiasi cosa, anche un Guerra e Pace tradotto, o una sequenza genetica umana. Qualsiasi cosa.
2. Se intendi la formula di FF, no. Solo il risultato. Parametri - > Risultato.
3. Negli esempi precedenti, le funzioni sono della forma F(x1, x2). Questo è uno spazio di ricerca tridimensionale - 2 parametri. Ma prima ho detto di puntare a 100-500 parametri, il che significa che lo spazio di ricerca avrà molte più dimensioni di 3.
4. Lo spazio di ricerca è multidimensionale, molto più di 3. Le varianti dei parametri sono innumerevoli (limitate solo dalle proprietà del valore doppio). Dobbiamo applicare strategie di ricerca in modo da non dover fare una ricerca completa, questo è il punto.
5. Non è affatto necessario. Naturalmente, se intendiamo non un singolo poke cieco.
1. Qualsiasi cosa può essere dentro la FF, anche un numero tradotto di Guerra e Pace, o una sequenza genetica umana. Qualsiasi cosa.
2. Se intende la formula della FF, no. Solo il risultato. Parametri - > Risultato.
3. Negli esempi precedenti, le funzioni sono della forma F(x1, x2). Questo è uno spazio di ricerca tridimensionale - 2 parametri. Ma prima ho detto di puntare a 100-500 parametri, il che significa che lo spazio di ricerca avrà molte più dimensioni di 3.
4. Lo spazio di ricerca è multidimensionale, molto più di 3. Le varianti dei parametri sono innumerevoli (limitate solo dai vincoli del doppio valore). Dobbiamo applicare strategie di ricerca in modo da non dover fare una ricerca completa, questo è il punto.
5. Non è affatto necessario. Naturalmente, se non intendiamo una singola ricerca cieca.
Poiché secondo le condizioni del campionato stiamo cercando valori massimi, la loro analogia con i vertici mi sembra migliore. Inoltre, l'immagine lo rappresenta così. Se ci sono valori massimi di FF, ci sono anche valori minimi. sopra e sotto. spazio. la fisica conosce ancora 4 dimensioni. Gli altri sono solo nelle teorie. Nello spazio, c'è il vuoto e la materia.
Se si dice che nel nostro caso, lo spazio di ricerca può essere completamente riempito con qualche contenuto disordinato, all'interno del quale si devono trovare punti con valori massimi, la rappresentazione di superficie e rilievo scompare, e appare una rappresentazione di caos di punti con valori diversi.
Applicare una strategia di ricerca in queste condizioni non mi sembra possibile. Un'altra cosa è se si tratta di una superficie tridimensionale familiare con rilievi e vertici su di essa...
Capisco che la strategia di ricerca è la chiave per un risultato efficiente, ma secondo me, perché l'algoritmo funzioni, ha bisogno di una superficie, non di un caos di valori puntuali (come il DNA o "Guerra e Pace" digitale) .....
I compiti della vita non devono niente a nessuno e quindi possono essere quello che vogliono, compreso il non dover essere legati al mondo fisico.
Sono d'accordo con te, la vita ci pone dei compiti senza tener conto delle nostre capacità.
Pensi che sia possibile applicare una strategia di ricerca nel caos (rumore casuale)?
Farò un tentativo. :)
Pensi di poter applicare una strategia di ricerca nel caos (rumore casuale)?
Si può, chi lo proibisce? ))
Tuttavia, se non sappiamo in anticipo quale sia lo spazio di ricerca, è meglio usare qualche strategia di ricerca piuttosto che cercare a caso. Il numero di problemi risolti sarà maggiore e la soluzione sarà di qualità superiore, indipendentemente dalla natura dei problemi.
Si può, chi lo proibisce? ))
Non sarà facile.
Quindi, c'è un po' di caos numerico nel limitato spazio dell'array FF, che, quando vi si accede, deve essere letto.
Utilizzando una strategia di ricerca preconcetta, è necessario ridurre il numero di chiamate al regno dei valori, ma calcolare comunque i valori più vicini ai massimi nascosti nelle profondità dell'array...
Non c'è un ordine nell'array di FF...
Tuttavia, non è facile. :)
Non sarà facile.
Quindi, c'è un po' di caos numerico nel limitato spazio dell'array FF, che, quando vi si accede, deve essere letto.
Utilizzando una strategia di ricerca preconcetta, è necessario ridurre il numero di chiamate al regno dei valori, ma calcolare comunque i valori più vicini ai massimi nascosti nelle profondità dell'array...
Non c'è un ordine nell'array di FF...
Tuttavia, non è facile. :)
Non c'è, potrebbe esserci. In FF ci può essere di tutto. Pensa al povero vecchio gatto di Schrodinger. Non si può dire in anticipo cosa c'è nella scatola, a meno che non si cerchi di scoprirlo.
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Non sarà facile.
Quindi, c'è un po' di caos numerico nel limitato spazio dell'array FF, che, quando vi si accede, deve essere letto.
Utilizzando una strategia di ricerca preconcetta, è necessario ridurre il numero di chiamate al regno dei valori, ma calcolare comunque i valori più vicini ai massimi nascosti nelle profondità dell'array...
Non c'è un ordine nell'array di FF...
Tuttavia, non è facile. :)
Non tutte le funzioni hanno rumore. Ma alcuni lo fanno, quindi il metodo di discesa del gradiente fallisce.
Non per niente è apparso il nome "genetico", le analogie dalla natura funzionano bene: incrocio, mutazione.
All'inizio, volevo anche usare almeno parzialmente il metodo della discesa del gradiente, ma ho rinunciato completamente.