L'algoritmo genetico e le sue possibili applicazioni - pagina 10

 
Реter Konow:
Per creare, hai bisogno di un'idea. Un concetto di creazione. Lei sostiene che non è necessario. Che basta scuotere più violentemente il "barattolo" con le particelle e tutto si costruirà - l'universo e gli esseri viventi... Beh, scuotilo, allora...

Io lavorerei prima sui concetti. Naturalmente, c'è molto più da "scuotere" quantitativamente che da pensare qualitativamente... Bene, create un GA adatto e fatelo ribollire di entità e osserveremo.

A proposito, ho creato un thread chiamato "centrifuga algoritmica". Lì ho espresso opinioni simili. Stavo pensando di creare un "mixer di parametri".

Sì, scuotere è un modo universale per creare qualcosa di nuovo. Per esempio, se un uomo e una donna scuotono un po' il letto, nasce una nuova vita.

 
khorosh:

Sì, scuotere è un modo universale per creare qualcosa di nuovo. Per esempio, se un uomo e una donna scuotono un po' il letto, nasce una nuova vita)))

Probabilmente c'è una legge nell'universo - tutto inizia con un'Idea e finisce con una scossa senza senso... L'arte, per esempio, lo ha dimostrato. Ora anche il Mercato lo sta dimostrando... In seguito, la biotecnologia si dimostrerà...

 
Реter Konow:
E qual è la complessità dei sistemi creati dallo "scuotimento"? Questo metodo è simile al test di Rorschach, dove le macchie danno vita a delle immagini. A proposito, il vero approccio degli artisti moderni è quello di spruzzare vernice sulle tele, e gli "intenditori" troveranno qualcosa da ammirare).

Ci sono risultati seri? Ci sono sistemi funzionanti?

Chi se ne frega, tanto non mi credete).

Qualsiasi AO è solo un certo modo di ordinare (strategia di ricerca), ma la ricerca è sempre in una direzione LOCALE nello spazio di ricerca! Se si può trovare il risultato migliore in modo non casuale, allora si può costruire una formula analitica e calcolare direttamente il valore migliore della funzione, perché abbiamo bisogno di AO allora?

Certamente ci sono risultati seri, ho detto, ottimizzazione di una forma alla massimizzazione della forza e minimizzazione del volume, ricerca di nuovi materiali con le proprietà impostate con la costruzione di reticoli di cristallo multidimensionale, ma così, in un lampo.

 
Andrey Dik:

Qualsiasi AO è solo un certo modo di ordinare (strategia di ricerca), ma la ricerca avviene sempre in una direzione LOCALE nello spazio di ricerca!

metodo di discesa del gradiente
 
Andrey Dik:

Basta avvelenare l'aria e l'acqua per far estinguere l'intera base alimentare, cosa che l'uomo sta facendo molto bene ultimamente. l'uomo può mettersi, grosso modo, una maschera antigas, ma gli uccelli e i pesci no.

i virus sono spazzatura! l'uomo è abbastanza intelligente da rendersi immune alle infezioni e con la rigenerazione e l'immortalità come le meduse, l'unico problema è l'uomo stesso - distruggendo accidentalmente tutta la vita sul pianeta l'uomo si estinguerà (formalmente, in realtà semplicemente spostarsi su un pianeta vicino e iniziare a fare la cacca lì).

La cosa più divertente è che l'uomo può fare il proprio cibo da quasi tutto, il petrolio è il migliore, naturalmente. quindi non gli interessa particolarmente il cibo vivente, il cibo non vivente è sufficiente per lui.

Un essere perfetto è quello che può modificare il suo genoma e creare cibo da materiali inanimati. gli esseri umani sono vicini alla perfezione. se un essere perfetto ha bisogno di moralità è la domanda di un milione.

La moralità è fondamentale, solo allora la sopravvivenza, la moralità ci distingue dagli animali.

 
TheXpert:
metodo di discesa del gradiente

La discesa a gradiente è anche una ricerca di direzione casuale che non garantisce di trovare il massimo globale, la strategia di ricerca "discesa a gradiente" si basa sul presupposto che la superficie continuerà a cambiare di conseguenza nella stessa direzione, quindi è estremamente negativa per le funzioni con transizioni brusche, pieghe e buchi.

non ha senso usare alcun AO, anche se la discesa del gradiente, se l'estremo può essere calcolato analiticamente piuttosto che iterativamente.

 
Кеша Рутов:

La moralità è fondamentale, solo dopo la sopravvivenza, la moralità ci distingue dagli animali.

L'uomo, con la sua lodata "moralità", è di fatto peggiore degli animali. guarda tua moglie - nessun lupo ucciderebbe per la pelle di un coniglio, né un coniglio per un lupo, non importa quanto si odino o abbiano paura l'uno dell'altro.

Nessuno nel mondo animale mangia i propri simili solo per il gusto di sembrare più giovane.

 
Andrey Dik:
chiaramente
 
Реter Konow:
E qual è la complessità dei sistemi creati dallo "scuotimento"? Questo metodo è simile al test di Rorschach, dove le macchie danno vita a quadri. A proposito, il vero approccio degli artisti moderni è quello di spruzzare vernice sulle tele, e gli "intenditori" troveranno qualcosa da ammirare).

Ci sono risultati seri? Ci sono sistemi funzionanti?
 
AZAT KHALITOV:
Uno dei risultati è testato sul mio conto demo - ho un segnale nel mio profilo, il secondo risultato reagisce a segnali molto rari in una certa condizione di mercato - quando l'indice sentix è sopra circa 8 (idealmente sopra 20 come nel 2017 e 2018, ma all'inizio di marzo ci sono stati 3 eventi del genere a causa di notizie sul petrolio - sentix riflette la volatilità complessiva dell'intera borsa europea, nel 2019 3 eventi, mentre 2017 e 2018 ogni giorno 1 evento, su circa 1000 eventi solo 2 non redditizi). In generale i risultati sono come la ricerca di onamalias in un grafico di prezzo - quando si verificano il prezzo cerca di tornare alla normalità. Qualcuno ha scritto qui che ha senso usare un approccio algorythmic, è vero - si possono usare strategie giornaliere ma con parametri liberi e coefficienti liberi per loro e naturalmente il risultato dipende pesantemente dalla funzione usata in ontester() + inclusione di testerstop() nell'algoritmo per rifiutare alcuni risultati. Naturalmente, i risultati non sono perfetti, per esempio, l'Expert Advisor che viene testato come segnale ora apre solo ordini di vendita a causa delle limitazioni della strategia iniziale (per così dire, il significato intrinseco) ma ho capito come funziona la strategia e scriverò un nuovo algoritmo con correzioni per abilitare le posizioni Bay entro un mese. Immediatamente notare il risultato testato ancora non può essere utilizzato - è solo un'idea nuda senza miglioramento, senza gestione del rischio + stop loss sbagliato (tutti i bug controllati e da correggere, ma finora non inclusi nel codice di lavoro) più abbiamo bisogno di trattamento del fattore notizie. Finora gli errori non hanno influenzato i test a causa della bassa volatilità dell'intera borsa europea (questo non vale per la volatilità locale, che ora si osserva). In generale, ognuno ottiene risultati diversi a causa del diverso significato implicito e dei diversi approcci all'ottimizzazione, implementati dal gestore ontester(). Il risultato è anche influenzato da come si descrive l'algoritmo della strategia iniziale (piccoli dettagli - mutazioni per il risultato finale) - in un risultato, un errore nella descrizione (non notato prima dell'ottimizzazione) ha permesso di aprire ordini aggiuntivi nel risultato finale. Usare l'algoritmo genetico in questo caso è simile ad usarlo nelle reti neurali (una rete neurale è una funzione complessa con un gran numero di parametri e uno dei modi di addestrarla è un algoritmo genetico)