Генети́ческий алгори́тм (англ. ) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Является разновидностью эволюционных вычислений, с помощью которых...
つまり、あなたの言葉の裏付けがないのです。
これは、理論的なレベルであなたの主張に対する正常な批判の可能性があることは言うまでもありません。
Renat MTテスターの動作がおかしいと批判しているわけではありません。自分でバイクを再発明したときに遭遇したことを述べたのです。そして、以前試した5種類ほどのGAバリエーションとこのアニーリング 法の違いを見たとき、この方法がスピードと精度の両方で明らかに勝っていることに喜びを感じました。でも、1.5～2年くらい前に全部やったので、何をどうやったかだいぶ忘れてしまって、やみくもにやるしかなくて、数学やアルゴリズムを暗記する気にはなれなかったんです。そして今、私はそのすべてを手に取ることが難しいと感じています。そして、比較するためには、まだまだ根本的な違いがあります。繰り返しになりますが、批判から書いたのではなく、その時とても嬉しかったことから書いたのです。また、テスターであなたのアルゴリズムがどのように動作するかの兆候から、それはGAではなく、モンテカルロ法または簡略化したGAの一種であり、おそらく大量に使用するために、結果をおおよそ推定するために正当化されているように思われます。
Renat MTテスターの動作がおかしいと批判しているわけではありません。
明らかに根拠のない主張を投げかけ、メタトレーダーでのGAは「他のすばらしい手法と違って結果が出ない」という印象を与えようとしていますね。
明らかに根拠のない主張をして、メタトレーダーのGAは「他のファブリーズ手法と違って結果が出ない」という印象を与えようとしていますね。
すぐに発言がナンセンスだと書いて、証拠を出せと言ったわけではありません。予想通り、何もなかった。
だから今、私は663.552組み合わせの私の変種を取り、実行 - 27秒を数えた。MT4テスターに入れ、2分経過しましたが、10496(663552)のうち610通りの組み合わせを考え、カウントし、1時26分25秒まで計算できると書いています。そのため、テスターがどの程度カウントされるのかが分からないので、精度についてはまだ不明です。でも、今回のアニール法の方が結果が良くなることは、以前から繰り返し確認しているので分かっています。執筆中、テスターは1173パス0:10:15をカウントしている - それはすでに10分を数えています。
P.S.最大値を見つける ためにブルートフォースセクションの方法 - それは9304だった - アニーリングの方法を最適化した後、最良の結果 - 9304。テスターはこれまで、3327組合せを締め付けました - 23分を数えます。これまでのところ、最高の結果は18559です - 私は、現時点では、私はAsks、およびテスターの平均スプレッドをカウントしているので、正しく計算するために困難であることを言った - ちなみに、違いを見て - Asksの不足のためにテスターが嘘をついている方法を参照してください。スプレッド拡大時のナイトスパイクを全て成功した案件と見なしますが、そこにはありません。
もう一度追伸 テスターは、アカウント0時29分25秒最高の結果21460（私は彼が嘘をつく理由を書いた）、精度に客観的な結論を出すために、私は彼の "テスター "でAsksを無効にする必要があり、プラスはまだいくつかの値を調整する必要があります終了しています。アルゴリズムを書くときに、テスターと私の「テスター」の結果が完全に一致するようにしました。そして、見比べてみたのです。アニーリング法の方が精度が高い。
さて、今私は私のバリアント663.552組み合わせを取り、実行 - 27秒を数えた。テスターMT4に入れて2分経過、テスターはまだカウント中で、10496(663552)のうち610の組み合わせをカウントしている - 1時26分25秒までカウントできると書いている。そのため、テスターがどの程度カウントされるのかが分からないので、精度についてはまだ不明です。でも、今回のアニール法の方が結果が良くなることは、以前から繰り返し確認しているので分かっています。執筆中、テスターは1173パス0:10:15をカウントしている - それはすでに10分を数えています。
その証明は、テストの説明文の提供＋その公開再現性です。
そして、皆さんは「何かあるけど、ギリギリまで証明ゾーンに入らない」描写を演じていますね。
その証明は、テストの説明文の提供＋その公開再現性です。
そして、皆さんは「何かあるけど、ギリギリまで証明ゾーンに入らない」描写を演じていますね。
このような状況には、人的要因のほかに、いくつかの理由がある。まず、2つのヒューリスティックを比較するための、両者で合意された明確な公式基準すら存在しない。
しかし、「GAが最も優れている」というのは、このヒューリスティックの比較の基準について、真剣に研究されたことを意味する。もしそうなら、その研究の著者がここ（基準そのもの）でそれを提供しても何の意味もないだろう。
明らかに、最初の文は証明するのに問題がある。とはいえ、それを否定するのは簡単なことで、より優れたヒューリスティックを1つ見つければいいだけです。
そこで、反論の作業を形式化してみよう。反論が正しいとみなされるには、どのようなデータを提供する必要があるのか、注意書きなどをたくさん書かずに具体的に説明すること。理論的な論法が通用しないのは、誰もが理論に長けているわけではないからです。では、具体的に何を見せれば納得してもらえるのでしょうか？
まあと「GAが一番」の信奉者たち。その主張の根拠は何ですか？一つの比較研究がどこにあるのか？
そうですね、まだ理論的な問題の方が多いですね。解析的に与えられたターゲット行列関数とアルゴリズム的に与えられたターゲットTS関数とでヒューリスティックを比較した場合、基本的に違いがあるのでしょうか？
そして「GAが一番」という信奉者たち。その根拠は何ですか？1つでも比較研究があれば教えてください。
最高」ではない。ただ、現存するもので、しかもかなり納得のいく結果が得られるものです。
最適解を求めるには、もっと細かくて優れたアルゴリズムがあるだろうということに異論はないだろう。でも、どこにあるんだろう？もし誰かがもっと効果的なものを考え出したら - その時はRenatの 言うとおり - アルゴリズムの明確な説明が必要です。価値のあるアルゴリズムであれば、かなり真剣に取り組んでいただけると思います。(もし著者がそこから利益を得たいのであれば、フォーラムを通さず、直接MetaQuotesに連絡すべきです）。
また、再び質問ですが、このようなミラクルなアルゴリズムを必要とするユーザーはどれくらいいるのでしょうか？多くの場合、同じGAと比べて、時間稼ぎや結果の質は格段に向上するのでしょうか？
Renat さん、詮索して申し訳ないのですが、ヒストリカルデータでのデバッグはいかがでしょうか？いつごろの予定ですか？
最高」ではない。あくまでも現存するもので、かなり納得のいく結果が得られます。
最適解を求めるには、もっと細かくて優れたアルゴリズムがあるだろうということに異論はないだろう。でも、どこにあるんだろう？もし誰かがもっと効果的なものを考え出したら - その時はRenatの 言うとおり - アルゴリズムの明確な説明が必要です。価値のあるアルゴリズムであれば、かなり真剣に取り組んでいただけると思います。(著者がそれで利益を得たいのであれば、フォーラムを通さず、直接MetaQuotesに連絡すべきです).
また、再び質問ですが、このようなミラクルなアルゴリズムを必要とするユーザーはどれくらいいるのでしょうか？多くの場合、同じGAよりも時間的な利得や結果の質はずっと良くなるのでしょうか？
ほとんどのユーザーはGAという言葉すら知らないのではないでしょうか。そのため、ミラクルなアルゴリズムは、誰よりも必要とされていないのです。
フォーラムから離れない既視感があります。何らかの主張の証明を求められたとき。しかし、同時に、納得するために何を提供すればいいのかがまったく明確でないため、どれも受け入れられません。これはいろいろなことに当てはまります。例えば、フォーラムのオーナーは、テスターには軸がない、だから拡散展開で恐ろしく夜中に嘘をつく、と何千回も言っていました。これは何年も前から知られていたことです。その証拠もあったかもしれない。しかし、この当たり前の事実を認めることはない。
acsの最も単純なケースさえ無視されるのに、どうやって何かを証明することができるのでしょうか？GAのはるかに複雑なケースについてどう言うか。さらに、レナートの敵の中に偏執狂的なビジョンという形で、常に人的要因が介在する。いろいろと無意味なことを想像してしまう。本当に彼を欲しがっている人がいれば、そうなるのかもしれませんね。しかし、ここで批判の声を上げている人たちは、何ら関与しておらず、単に自分たちの独自の見解を持っているに過ぎません。彼らは、どんなプラットフォームでも良くしたいと心から思っているのです。他のプラットフォームのソリューションを批判するのは構いませんが、ここはMTのフォーラムです。
zaskokを 応援します。
レナート それを証明するのは私たちではなく、あなた自身なのです。これがベストソリューションだと主張する、それがあなたのプラットフォームなのです．証明しなさい。
この科学者の反証を試みる。
遺伝的アルゴリズムの有用性については、多くの懐疑的な意見がある。例えば、IEEE賞を受賞した著名なアルゴリズム研究者であるStony Brook Universityのコンピュータサイエンス教授Stephen S. Schienaは、次のように書いている[16]。
私は長年、純粋に実用的な用途で進化的アルゴリズムの研究・開発を行ってきました。これは言葉だけではありません。私は未知の量の文献を掘り起こし（長年収集したもので、フリーアクセスに載せています）、論文を書き、自分の開発したソースコードを公開したのです。この分野では、特殊なテスト機能を開発したり、自分でスレッドを立てたり、他の人のスレッドに積極的に参加したりしました。ニューラルネットワークの学習例などを公開する。何度も提案する - もし誰かが興味を持っているなら、私は自分の検索アルゴリズムを他の人と比較することにとても興味があるのですが、誰も私の挑戦を受け入れてはくれません。私のアルゴリズムには無数の修正が加えられており（人々は自分たちのために編集する）、何千人もの人々がこれらのアルゴリズムを使っています。
私が言いたいのは、自分が何を言っているのかがわかるということです。そして、次のように言っているのです。
1.ネイティブのGAは非常に優秀で、トレーダーだけでなく他の分野の知識も含め、幅広いタスクに十分な精度を備えています。できるだけ簡単に使えるように設計されています。
2.私のGAはさらに良くなっています。:)
そう、多くの人が「通常のGAはどの程度なのか」といった疑問を持っているのです。したがって、スタッフ・アルゴリズムと、MQの発案による他のアルゴリズムの比較テストを組織することは、非常に有益であり、また明らかになると思います。
比較の基準としては、以下のようなものが考えられる。
1.最適化のテストランを100回行い、与えられたテストラン回数において、最大関数の平均値が他より高くなるアルゴリズムが最適となります。
2. ポイント制で、ポイントが付与されるもの。1) 関数実行回数（少ないほど良い） 2) 探索精度（100回の制御実行の平均値）。3）特殊機能の存在4)その他
ここで強調したいのは、滑らかなテスト関数の最適値を探索すること（これには勾配降下法などの進化論や微積分ベースの関数が非常によく対応している）と、エキスパートアドバイザーの最適 化のように、定義域全体で微分不可能な関数の最適値を探索すること（滑らかではない関数）は別物である、ということです。このような特徴を考慮するために、（滑らかな）テスト関数にノイズを加え、指定したステップで一度完全探索を行い、結果をファイルに保存し、後で研究対象のアルゴリズムが使用することができる。
そこで、ただおしゃべりするだけでなく、「どのアルゴリズムが優れているか」というテーマをきっぱりと終わらせるために、アルゴリズムを提供してテスト・比較分析したい方はいらっしゃいませんか？
アルゴリズムのソースコードを開く必要はありません。アルゴリズムのコンパイルされたコアと、アルゴリズムの呼び出しと所定のフィットネス関数自体を表示するinludes（不正行為の可能性を排除するため）を提供するだけで十分です。
MTを批判する人たちを特別に歓迎します、ご自由にどうぞ。
私を含め3人以上の人が希望すれば、テスト用に別スレッドを立てることができます。将来的には、この支店の全員を突き出すこと、そしてその教授も含めて、「納得のいく結果が出なかった」。
PS.アルゴリズムの開発に直接的・間接的にご協力いただいた皆様に感謝いたします。