アルゴリズム最適化選手権。 - ページ 14 1...789101112131415161718192021...132 新しいコメント Andrey Dik 2016.06.15 11:06 #131 Реter Konow: 空間は3次元でしかありえない。私の想像力は、それ以外のことを想像することを拒んでいるのです。 私の理解では、FF一枚では表面が単純すぎてチャンピオンシップには不向きです。表面を複雑にするために、複数のFFを使いたいのでしょうか?それらが作り出す曲線を重ね合わせることで、アルゴリズムの普遍性を検証するのに十分な複雑な表面を作り出すことができるのでしょうか?わかりました。どうしてもというなら、3次元の探索空間を用意しよう。タスクには100から500の最適化可能なパラメータがあり、これがメインとなります。 Andrey Dik 2016.06.15 11:11 #132 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。議論はどこまでも自由で、2016年7月11日に 選手権が待っている。この例では、5つの変数、つまり5つの根がありますね。100のルーツを持つレベル、500のルーツを持つレベルを解けるか?- もしそうなら、チャンピオンシップにようこそ! Andrey Dik 2016.06.15 11:13 #133 Alexey Burnakov: 参加したいのですが、私としては、主催者がデータを並べて、どんな方法でも、どんな言語でもいいから解いてくださいというところまでしか許容できません。 まさにこの選手権が想定しているのは、100から500の変数(根)を持つ未知関数の最大 値を、どんな方法でも、どんな言語でも求めるということです。ルールを読む Andrey Dik 2016.06.15 11:14 #134 Dmitry Fedoseev: すべての段差を見つける必要はなく、多かれ少なかれ高い位置にあるもので十分です。それは最適化の作業であって、マタンの作業ではありません。はい、その必要はありません。FFチャンピオンシップの価値を少しでも多く見出すことが必要です。マタンとは? Andrey Dik 2016.06.15 11:19 #135 Реter Konow: 問題は、私の理解が(一般に認められている類推にしたがって)選手権の主題からどの程度ずれているかということだ。なぜ、そのような質問をするのですか?- するもしないも課題は、パラメータが100から500の間の未知関数の最大値を求める ことである。それだけで、チャンピオンシップにエントリーすることができます。探索空間が実際に何次元であるかは関係なく、重要なのは答えなのです。見つけろ! Yuri Evseenkov 2016.06.15 11:23 #136 Andrey Dik:議論はどこまでも自由に漂い、2016年7月11日に 選手権が待っている。この例では、5つの変数、つまり5つの根がありますね。100のルーツを持つレベル、500のルーツを持つレベルを解けるか?- もしそうなら、チャンピオンシップにようこそ! 簡単です。フルブルートフォースでも、それが一番長い選択肢なんです。ルーツはいくつあってもいい。できるんですね。ポイントは、どちらが早く、正確に根っこを見つけられるか。しかも、アルゴリズムを送る必要はありません。 Реter Konow 2016.06.15 11:26 #137 明らかに、最適化は検索と関係がある。つまり、完全なブルートフォースサーチではなく、検索された値をより速く見つけるための戦略を適用した検索を行うのである。サーフェスノード探索の最適化が可能であることは明らかです。しかし、パラメータの最適化とは何を意味するのだろうか。何のパラメータ? Andrey Dik 2016.06.15 11:28 #138 多次元空間。 Andrey Dik 2016.06.15 11:31 #139 Yuri Evseenkov: 簡単です。完全なブルートフォースによって。しかし、これは最も長い選択肢です。ルーツはいくつあってもいい。できるんですね。ポイントは、どちらが早く、正確に根っこを見つけられるか。しかも、アルゴリズムを送る必要はありません。簡単?素晴らしいアルゴリズムが参加者の手に渡ったら、どうやって「より速く」「より正確に」チェックするのでしょうか?参加者が完全なブルートフォースより少ないステップで解を見つけたことをどのように確認するのですか? Andrey Dik 2016.06.15 11:37 #140 Реter Konow: 明らかに、最適化は検索と関係がある。つまり、完全な検索ではなく、目的の値をより早く見つけるための戦略を適用した検索を行うのである。サーフェスノード探索の最適化が可能であることは明らかです。 しかし、パラメータの最適化とは 何を意味するのだろうか。何のパラメータ?機能パラメータ。つまり、FFでライブラリに配列として値やパラメータを渡し、その応答を返すことができるアルゴリズムが必要なのです。double FF(double &array []);これは非常にわかりやすいですよね。Array[]は100から500までの寸法を持つ(後で解く)。参加者の課題は、FFの反応が最大になるような値を配列から見つけることである。 1...789101112131415161718192021...132 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
空間は3次元でしかありえない。私の想像力は、それ以外のことを想像することを拒んでいるのです。 私の理解では、FF一枚では表面が単純すぎてチャンピオンシップには不向きです。表面を複雑にするために、複数のFFを使いたいのでしょうか?それらが作り出す曲線を重ね合わせることで、アルゴリズムの普遍性を検証するのに十分な複雑な表面を作り出すことができるのでしょうか?
わかりました。どうしてもというなら、3次元の探索空間を用意しよう。
タスクには100から500の最適化可能なパラメータがあり、これがメインとなります。
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。
議論はどこまでも自由で、2016年7月11日に 選手権が待っている。
この例では、5つの変数、つまり5つの根がありますね。100のルーツを持つレベル、500のルーツを持つレベルを解けるか?- もしそうなら、チャンピオンシップにようこそ!
参加したいのですが、私としては、主催者がデータを並べて、どんな方法でも、どんな言語でもいいから解いてくださいというところまでしか許容できません。
すべての段差を見つける必要はなく、多かれ少なかれ高い位置にあるもので十分です。それは最適化の作業であって、マタンの作業ではありません。
はい、その必要はありません。FFチャンピオンシップの価値を少しでも多く見出すことが必要です。
マタンとは?
問題は、私の理解が(一般に認められている類推にしたがって)選手権の主題からどの程度ずれているかということだ。
なぜ、そのような質問をするのですか?- するもしないも
課題は、パラメータが100から500の間の未知関数の最大値を求める ことである。それだけで、チャンピオンシップにエントリーすることができます。探索空間が実際に何次元であるかは関係なく、重要なのは答えなのです。見つけろ!
議論はどこまでも自由に漂い、2016年7月11日に 選手権が待っている。
この例では、5つの変数、つまり5つの根がありますね。100のルーツを持つレベル、500のルーツを持つレベルを解けるか?- もしそうなら、チャンピオンシップにようこそ!
簡単です。完全なブルートフォースによって。しかし、これは最も長い選択肢です。ルーツはいくつあってもいい。できるんですね。ポイントは、どちらが早く、正確に根っこを見つけられるか。しかも、アルゴリズムを送る必要はありません。
簡単?素晴らしい
アルゴリズムが参加者の手に渡ったら、どうやって「より速く」「より正確に」チェックするのでしょうか?参加者が完全なブルートフォースより少ないステップで解を見つけたことをどのように確認するのですか?
明らかに、最適化は検索と関係がある。つまり、完全な検索ではなく、目的の値をより早く見つけるための戦略を適用した検索を行うのである。サーフェスノード探索の最適化が可能であることは明らかです。 しかし、パラメータの最適化とは 何を意味するのだろうか。何のパラメータ?
機能パラメータ。
つまり、FFでライブラリに配列として値やパラメータを渡し、その応答を返すことができるアルゴリズムが必要なのです。
double FF(double &array []);
これは非常にわかりやすいですよね。Array[]は100から500までの寸法を持つ(後で解く)。参加者の課題は、FFの反応が最大になるような値を配列から見つけることである。