アルゴリズム最適化選手権。 - ページ 13

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技術的には、X,Y軸のグラフの曲線は2次元空間にしかない。Z軸を追加すると、グラフ空間は3次元になる。カーブのセットは重なる必要はなく、Z軸に沿って順次配置することができる。すると、アルゴリズムもすでに3次元の表面を順次探索していくことになる。
 
関数曲線を重ね合わせるだけでなく、Z軸方向に次々と並べることで、非常に複雑な曲面を作ることができる。複雑な三次元の表面から、異なるスケールのピークを見つけるというタスクを、最小限のビュー数で処理するアルゴリズムを書くことができるのですが......。
 
問題は、自分がチャンピオンシップのテーマからどこまで理解（一般的な例えに従うこと）を逸脱しているかということだ。
 

IMHO議論は遠くに行ってしまったが...。

第1戦は、誰にでもわかる簡単な課題から始めてはどうだろうか。

例えば、簡単な例です。

方程式の根を求めよ。34a+43b+16c+30d+23e=6268;

ブルートフォース、進化型、プレレボリューション...あらゆる種類のアルゴリズムが使用可能です。

参加者は、主催者から与えられた方程式を解きます。最も速く、最も正確な答えを出した人が勝者です。

 
Yuri Evseenkov:

IMHO議論は遠くに行ってしまったが...。

第1戦は、誰にでもわかる簡単な課題から始めてはどうだろうか。

例えば、簡単な例です。

方程式の根を求めよ。34a+43b+16c+30d+23e=4492;

ブルートフォース、進化論、プレレボリューション...すべてのアルゴリズムが使用可能です。

参加者は、主催者から与えられた方程式を解きます。最も速く、最も正確な答えを出した人が勝者です。

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は、複雑な表面の例です。

と、2つの変数の相互作用と目的変数に関する情報量に基づいて私自身が作成した次のようなものです。

 
О!そういう表面ということです。とても素晴らしい。 :)
 
すべての段差を探す必要はなく、1つ多かれ少なかれ高さがあればいいのです。これは最適化の作業であり、数学的な作業ではない。
 
私も参加したいのですが、今のところ、主催者がデータを並べて、どんな方法でも、どんな言葉でもいいので、解決策を求めることだけが許容されるのです。
 
残念ながら、私の理解では、表面上のピークを見つけることや、悪名高い最適化の明確な例を関連付けることはできません。もちろん、最適化とは、関数曲線から作成された曲面のピークを見つける効率のことではありません。じゃあ、何？
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