アルゴリズム最適化選手権。 - ページ 18

 
Dmitry Fedoseev:

GAには適応されません。

こんな感じ。

MathAbs(34a+43b+16c+30d+23e-6268); - 最小 値を探しています。

GAにぴったり適応しているわけではないのです。例として、チャンピオンシップには適応されないとしましょう。選手権では、最大値を探す必要があるので、問題は次のようになります。

int ParamCount ()
{
  return (5);
}

double FF (double &array [])
{
  return(-MathAbs(34*array[0] + 43*array[1] + 16*array[2] + 30*array[3] + 23*array[4] -6268));
} 
 
Dmitry Fedoseev:

GAには適応されません。

こんな感じです。

MathAbs(34a+43b+16c+30d+23e-6268); - 最小 値を探します。

私の例は、遺伝的アルゴリズムにちょうどよく、ここから引用しています。

https://habrahabr.ru/post/128704/

Генетический алгоритм. Просто о сложном
Генетический алгоритм. Просто о сложном
  • habrahabr.ru
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Yuri Evseenkov:

私の例は、遺伝的アルゴリズムにちょうどいいもので、以下のサイトから引用しています。

https://habrahabr.ru/post/128704/

少し手を加えれば適当になります。
 
賞金は?
 
Ром:
賞金総額は?
賞金は3,000米ドル です。
 
Andrey Dik:

多次元空間での面をイメージできない。

でも、だからといって、あなたもダメなわけではありません。多次元空間の表面を想像することができ、それが問題を解決するのに役立つのであれば、まあ、とても良いことです。

座標軸のグラフにいくら曲線を重ねても、軸の数そのものは増えない。 つまり、空間の次元も増えないのである。

500本の放物線を同じグラフに描くと、これらの放物線は異なる次元の空間になるのだろうか?

もし、1000000000本の放物線と双曲線を、同じグラフ上にZ軸に沿って次々と描いていったら、VERYの数の曲線を描いただけで、その空間は多次元になるのだろうか?

なぜ、多次元空間の話になって、表面のアナロジーから離れるのでしょうか?

 

数学には、他の科学と同様に(おそらくプログラミングにも)、研究者がしばしば陥る非常に不愉快な領域がある。

それは「疲弊の領域」と呼ばれるものです。科学者が現実を見失ったときです。 多次元空間の考え方は、まさにこの辺りからきているのだと思います。

サーチの最適化アルゴリズムについて語るとき、「何をサーチしているのか」から切り離してはいけないのです。

私たちが求めているものは、必ずしも物理的なアナロジーを持ち、刹那的であってはならないのです。

では、何をSEARCHするのか?

 

1つまたは2つのパラメータからなる関数の表現で十分である。あとは数学とプログラミングで解決します。

 
Реter Konow:

座標軸のグラフにいくら曲線を重ねても、軸の数そのものは増えない。 つまり、空間の次元も増えないのである。

500本の放物線を同じグラフに描いたら、これらの放物線は異なる次元の空間になるのだろうか?

もし、1000000000本の放物線と双曲線を、同じグラフ上にZ軸に沿って次々と描いていったら、VERYの数の曲線を描いただけで、その空間は多次元になるのだろうか?

なぜ、多次元空間の話になって、表面のアナロジーから離れるのでしょうか?

本くらい 読めよ。せめてペンローズ『新・王者の心得』を読んでおくと、見通しがよくなりますよ、一冊...。

まずは幾何学の基礎から勉強したほうがいいかもしれませんね。点とは何か、それは何次元のものなのか。セグメント、ラインとは何か、それらが何次元を占めるか。ボリュームのある形状に移行するシンプルなものから複雑なものまで、一歩一歩。

私たちは、自分の感覚だけで判断してはいけない、世界は三次元では測れない、もっと広大で巨大なものだということを理解してください。

 
Dmitry Fedoseev:

1つまたは2つのパラメータからなる関数の表現で十分である。あとは数学とプログラミングで解決します。

数学は仕事を終わらせるかもしれないが、数学というのは、何をすべきかという考えがないと、どこから出てくるのだろう。この質問はあなたへのものではなく、レトリックです。