記事を全く読んでないから、この「解約」に言及してるんだろうけど。しかし、記事では微塵も使われていない。"Haven't read it, but I condemn it" - 経験を読めないんでしょう？具体的には、GAが収束的な（ランダムではない）局所極値を見つけられないことに納得がいきません。そのため、TCの最適化に適しているかどうかは、はっきり言って疑問です。これだけ多くのヒューリスティックアルゴリズムが発明されたのには理由があります。また、最適なヒューリスティック・アルゴリズムも存在しない。それぞれのタスクに最適な1本がある。ですから、この非常にTCな最適化タスクに対するGAは、残念ながらベストとは程遠いものです。その論拠は記事中に示されているので、私の言いたいことを理解したい人はご覧ください。
そう、私抜きで結果が掲載されたのです。この論文で紹介されたアルゴリズムは、標準的なGAよりもはるかに高い品質で、ほとんど即座に局所極値を見つけることができることが明らかです。
花崗岩の中へ!これはあなたのキャッチフレーズだ、それに逆らっても意味がない、この無意味さについてこそ、私は一気に発言したのです。証拠もいらない、自分の正しさも疑わない。ティックデータやカスタムフィードの登場は、N年前から問い合わせがあり、実現可能性を証明していたのに、皆さんから見ると、御影石のフレーズに響かないのではないでしょうか？自分らしく経験する!
記事を全く読んでないから、この「解約」に言及してるんだろうけど。しかし、記事では微塵も使われていない。"Haven't read it, but I condemn it" - 経験を読めないんでしょう？具体的には、GAが収束的な（ランダムではない）局所極値を見つけられないことに納得がいきません。そのため、TCの最適化に適しているかどうかは、はっきり言って疑問です。これだけ多くのヒューリスティックアルゴリズムが発明されたのには理由があります。また、最適なヒューリスティック・アルゴリズムも存在しない。それぞれのタスクに最適な1本がある。ですから、この非常にTCな最適化タスクに対するGAは、残念ながらベストとは程遠いものです。その論拠は記事中に示されているので、私の言いたいことを理解したい人はご覧ください。
あなたは、残念ながら、間違っています。
念のため、最適化について少し理解するために、これらの質問に対する答えを考えてみてください。
1.最適化とは？
2.なぜ、最適なものを探す必要があるのか、またその必要性は？
3.どの問題が合理的な時間で解決でき、どの問題が解決できないか。なぜ、ある問題では、遺伝的アルゴリズムだけでなく、他のヒューリスティック探索アルゴリズムを使うことは不要であるばかりか、貴重な時間を浪費することになるのでしょうか。
4.GAでグローバル極値だけでなく、いくつかのローカル極値を見つけることは可能ですか？- そのために必要なことは何ですか？
5.特定の問題に適用されるGAの効率を上げるには何が必要ですか？
6.....
さらに多くの重要な問題があり、それに対する答えがなければ、「何かを探す」だけでなく、少なくともこの問題の専門家の社会で、少なくともかなり不敬なことを探すのはそう簡単ではありません。
ここでは、6つのパラメータを持つEAの最適化という、数値による実例を紹介します。
パラメータの完全な検索から3.17%のパスを計算し、メイン対角線上にパラメータの値を見ることができます。
最も良い結果が得られる場所（薄黄色）。もう、どっちに行くかは見えていますよね。
遺伝的アルゴリズムもいいのですが、パラメータの影響力の全体像を見ると、いろいろと見えてくるものがありますね。
このスレを見た瞬間、「ああ、何度言っても聞いてくれない」と駄々をこねる同志が絶対出てくると思ったんだが。ルー・ルー・ルー..."
どんな製品も、どんな機能も、どんな技術も、経済的に成立するときにだけ現れるということは、明らかではないだろうか。- 今、そしてMT5のためにこの経済的な必要性が現れ、彼らは1年前でも1年後でもなく、それを行うでしょう。今、やっています。しかし、MTが何世紀にもわたって提供してきたような機会は、他にはなかった。
ここでは、6つのパラメータを持つEAの最適化という、数値による実例を紹介します。
パラメータの完全な検索からパスの3.17％を計算し、主対角線上にパラメータの値を見ることができます。
最も良い結果が得られる場所（薄黄色）。もう、どっちに行くかは見えていますよね。
遺伝的アルゴリズムもいいのですが、パラメータの影響力の全体像を見ると、いろいろと見えてくるものがありますね。
最後に、純粋に興味本位なのですが、サービスのリモートエージェントネットワークをすべて使用した場合、1,000,000,000パスがいくらかかるのか？ 長い間、リモートエージェントを使用していないので、価格はわかりません。
1パスN秒として、自分で計算してみてください。
このトピックを見た瞬間、「ああ、何度言っても聞いてくれない」と駄々をこねる同志が絶対出てくると思ったんだ。ルー・ルー・ルー..."
どんな製品も、どんな機能も、どんな技術も、経済的に成立するときにだけ現れるということがわからないのでしょうか？- 今、そしてMT5にとって、このような経済的な必要性が出てきて、彼らはそれをやるでしょうし、1年前でも1年後でもないでしょう。今、やっています。たしかに、他の製品ではそのような機会は昔からすでにあったのだが、MTが何世紀にもわたって提供してきた機会は他になかったのだ。
もちろんです。
最適化アルゴリズム」と「統計的・視覚的なデータ処理・表現方法」という概念を分けて考える必要があるのです。なぜ混ぜているのかは不明ですが...。
なぜ別々なのか？私は可視化による最適化の方が好きなんです。
私もこの2つはとても好きです。まあ、別れるしかないですね。セパレート - ビジュアライゼーションは、あくまで人が意思決定をするためのツールであることを自覚するという意味で。可視化の有無に関わらず、最適化アルゴリズム自体は良くも悪くもならない。
ちなみに、レナートは「実用上は10000パスで十分」と、少し安心感を与えている。解析的に計算できないような作業は、5000もあれば十分と言えるでしょう。少なくとも1億回以上のパスが、GAでは5000回のパスで置き換えられる。別のGAでパラメータを最適化することで、90％以上のケースで実用解が得られることを確認しました。
私もこの2つはとても好きです。まあ、別れるしかないですね。セパレート - ビジュアライゼーションは、あくまで人が意思決定をするためのツールであることを自覚するという意味で。可視化してもしなくても、最適化アルゴリズムそのものが良くなったり悪くなったりすることはありません。
このトピックを見た瞬間、「ああ、何度言っても聞いてくれない」という昔の暴言を流し始める同志が絶対に出てくると思ったんです。ルー・ルー・ルー..."
どんな製品も、どんな機能も、どんな技術も、経済的に成立するときにだけ現れるということは、明らかではないだろうか。- 今、そしてMT5のためにこの経済的な必要性が現れ、彼らは1年前でも1年後でもなく、それを行うでしょう。今、やっています。たしかに、他の製品では、そういう機会は昔からすでにあったのですが、MTが昔から提供している機会は他にありません。
経済的な実現可能性について教えてください（信じられますか、私は頭が悪いのでまだ理解 できません）。
ドルの為替レートが 変わった辺りから何かあるのでしょうか？ 1年前は違っていて、今はプログラマーの仕事が経済的に成り立ちやすくなった（給料を安くする必要がある）みたいな？
そのため、他の取引プラットフォームでは何十年も前から利用可能なこのような機能を、今になってコードを作成し、提供することになったのです。そういうことですか？