アルゴリズム最適化選手権。 - ページ 9 12345678910111213141516...132 新しいコメント Andrey Dik 2016.06.11 06:48 #81 Реter Konow:1.つまり、FF値の領域は、二つの境界があり、その間に空虚と孤独な山々があるだけという、単なる範囲ではないのです。レリーフのある全面で、ずっと探りを入れる必要があるのですね。2.FFは「表面レリーフ曲線」をアルゴリズムに転送しているのでしょうか?3.そのため、アルゴリズムは、「表面」の地形の最小限の「アイデア」を得るために、膨大な回数でFFにアクセスしなければならない。 4.今までは2次元の配列空間で、限られた試行回数で見つけるべきいくつかの値を格納するだけのイメージでしたが、写真から判断すると、実は探索空間は3次元なんですね...。つまり、検索する値の数が数桁多くなる。 そのため、FFにアクセスする(表面を見る)回数を増やして「レリーフマップ」を作ると、表面の頂点をより正確に見つけることができるようになるのだ。でも、コンペティション・ルールでリファレンスの数は減らされるはず...。何かわかるような気がする...。:)5.そのため、最大限の回数で表面に対処すれば、レリーフの完全なコピーを作ることができるかもしれません。 6.しかし、それでは回数が少なければ少ないほど、悪い結果になるのでは?1.FFの中には、翻訳された『戦争と平和』でも、人間の遺伝子配列でも、何でも入っているのです。何でもいいんです。2.FFの公式ということであれば、ノーです。結果だけ。パラメータ - > 結果3.上記の例では、関数はF(x1, x2)という形式になっています。それが3次元の探索空間であり、2つのパラメータである。しかし、先ほど100〜500のパラメータをターゲットと言いましたが、これは探索空間が3次元よりはるかに多くなることを意味します。4.探索空間は3次元よりはるかに多い多次元である。パラメータのバリエーションは無数にある(ダブルバリューのプロパティによってのみ制限される)。完全な検索をしなくてもいいように、検索ストラテジーを適用する必要がある、そこがポイントです。5.全く必要ありません。もちろん、一度も盲点を突かないという意味であれば、ですが。 Реter Konow 2016.06.11 07:07 #82 Andrey Dik:1.FFの中には、翻訳された戦争と平和の数字でも、人間の遺伝子配列でも、何でも入ることができる。何でもいいんです。2.FFの公式ということであれば、ノーです。結果だけ。パラメータ - > 結果3.上記の例では、関数はF(x1, x2)という形式になっています。それが3次元の探索空間であり、2つのパラメータである。しかし、先ほど100〜500のパラメータをターゲットと言いましたが、これは探索空間が3次元よりはるかに多くなることを意味します。4.探索空間は3次元よりはるかに多い多次元である。パラメータのバリエーションは無数にある(2倍値という制約があるのみ)。完全な検索をしなくてもいいように、検索対策を施す必要がある、そこがポイントです。5.全く必要ありません。もちろん、ブラインドサーチを1回もしないという意味であれば。チャンピオンシップの条件では最大値を探しているので、頂点に例えるのが良いように思います。それに、写真ではそのように描かれています。FFの最大値があれば、最小値もある。上と下の空間。宇宙には、空と物質があります。 私たちの場合、探索空間が完全に無秩序な内容で埋め尽くされ、その中で最大値を持つ点を探さなければならないとすると、表面やレリーフの表現は消え、異なる値を持つ点のカオス的な表現が現れる。 このような状況下で検索方法を適用することは、私には不可能に思えます。もうひとつは、見慣れた3次元の表面にレリーフや頂点が描かれていたら......。検索戦略が効果的な結果を生む鍵であることは理解していますが、私見では、アルゴリズムが機能するためには、ポイント値のカオスではなく、表面が必要です(DNAやデジタル戦争と平和のように)......。 Andrey Dik 2016.06.11 07:16 #83 ライフタスクは誰にも負わされないので、物理的な世界に縛られることなく、何でもありです。数値の抽象化によって定義しています。また、探索空間がランダムなノイズで満たされていたとしても、そのような空間にも大域的な最大値が存在する。限られた試行回数で、このような最大値をどの程度正確に決定できるかが、探索能力という点で、アルゴリズムの質を測る最も重要な指標となる。 Реter Konow 2016.06.11 07:26 #84 Andrey Dik: 人生の課題は、誰にも負い目がないので、物理的な世界に縛られることなく、好きなようにできる。数値の抽象化によって定義しています。また、探索空間がランダムなノイズで満たされていたとしても、そのような空間にも大域的な最大値が存在する。限られた試行回数で、このような最大値をどの程度正確に決定できるかが、探索能力という点で、アルゴリズムの質を測る最も重要な指標となる。私はあなたの意見に賛成です。人生は、私たちの能力とは関係なく課題を設定します。 カオス(ランダムノイズ)の中で検索戦略を適用することは可能だと思いますか? 試してみます。:) Andrey Dik 2016.06.11 07:42 #85 Реter Konow:カオス(ランダムノイズ)の中で検索戦略を適用できると思いますか?できますよ、誰が禁じてるんですか?))しかし、探索空間があらかじめわからない場合は、適当に探索するよりも、何らかの探索戦略を用いた方が良い。問題の性質に関わらず、解いた問題の数が多くなり、解答の質も高くなります。 Реter Konow 2016.06.11 07:58 #86 Andrey Dik: そうかもしれない、誰がそれを禁じた?))簡単にはいきませんよ。 そのため、限られたFF配列の空間では数値のカオスが発生し、アクセスすると読み込む必要がある。 事前に考えた探索方法を用いて、値の領域への呼び出し回数を減らしつつ、配列の深部に隠れている最大値に最も近い値を計算する必要がある...。FFの配列には順序がない......。しかし、それは簡単なことではありません。:) Andrey Dik 2016.06.11 08:08 #87 Реter Konow:簡単にはいきませんよ。 そのため、限られたFF配列の空間では数値のカオスが 発生し、アクセスすると読み込む必要がある。 事前に考えた探索方法を用いて、値の領域への呼び出し回数を減らしつつ、配列の深部に隠れている最大値に最も近い値を計算する必要がある...。FFの配列には順序がない......。しかし、それは簡単なことではありません。:) ないようで、あるのかもしれない。FFでは何でもありです。かわいそうなシュレディンガーの猫を思い浮かべてみてください。何が入っているかは、調べようとしない限り、事前にわからない。 Реter Konow 2016.06.11 08:13 #88 Andrey Dik: ないんだけど、あるかもしれない。FFでは何でもありです。かわいそうなシュレディンガーの猫を思い浮かべてみてください。何が入っているかは、調べようとしない限り、事前にわからない。 やってみよう...))) Boris 2016.06.11 08:25 #89 Andrey Dik: 参加しますか? 閲覧していたら2イーゴリ・ヴォロディンに行き着いたのですが、自分でも注目しているんですね。だから、空投稿を削除したのです。また、参加という点では、私はプログラミングでそのレベルを保有していません。ご不便をおかけして申し訳ありませんこの興味深いコンペティションに参加する皆さん、頑張ってください。 Dmitry Fedoseev 2016.06.11 08:35 #90 Реter Konow:簡単にはいきませんよ。 そのため、限られたFF配列の空間には数値のカオスがあり、アクセスすると読み込む必要がある。 事前に考えた探索方法を用いて、値の領域への呼び出し回数を減らしつつ、配列の深部に隠れている最大値に最も近い値を計算する必要がある...。FFの配列には順序がない......。しかし、それは簡単なことではありません。:)全ての機能でノイズが発生するわけではありません。しかし、中にはそうなるものもあるので、勾配降下法は失敗します。遺伝子という言葉が生まれたのも、交配や突然変異といった自然界からの類推が効いているのだろう。当初は、せめて部分的にでも勾配降下法を使いたいとも思っていたのですが、完全に断念しました。 12345678910111213141516...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
1.つまり、FF値の領域は、二つの境界があり、その間に空虚と孤独な山々があるだけという、単なる範囲ではないのです。レリーフのある全面で、ずっと探りを入れる必要があるのですね。
2.FFは「表面レリーフ曲線」をアルゴリズムに転送しているのでしょうか?
3.そのため、アルゴリズムは、「表面」の地形の最小限の「アイデア」を得るために、膨大な回数でFFにアクセスしなければならない。
4.今までは2次元の配列空間で、限られた試行回数で見つけるべきいくつかの値を格納するだけのイメージでしたが、写真から判断すると、実は探索空間は3次元なんですね...。
つまり、検索する値の数が数桁多くなる。 そのため、FFにアクセスする(表面を見る)回数を増やして「レリーフマップ」を作ると、表面の頂点をより正確に見つけることができるようになるのだ。でも、コンペティション・ルールでリファレンスの数は減らされるはず...。何かわかるような気がする...。:)
5.そのため、最大限の回数で表面に対処すれば、レリーフの完全なコピーを作ることができるかもしれません。
6.しかし、それでは回数が少なければ少ないほど、悪い結果になるのでは?
1.FFの中には、翻訳された『戦争と平和』でも、人間の遺伝子配列でも、何でも入っているのです。何でもいいんです。
2.FFの公式ということであれば、ノーです。結果だけ。パラメータ - > 結果
3.上記の例では、関数はF(x1, x2)という形式になっています。それが3次元の探索空間であり、2つのパラメータである。しかし、先ほど100〜500のパラメータをターゲットと言いましたが、これは探索空間が3次元よりはるかに多くなることを意味します。
4.探索空間は3次元よりはるかに多い多次元である。パラメータのバリエーションは無数にある(ダブルバリューのプロパティによってのみ制限される)。完全な検索をしなくてもいいように、検索ストラテジーを適用する必要がある、そこがポイントです。
5.全く必要ありません。もちろん、一度も盲点を突かないという意味であれば、ですが。
1.FFの中には、翻訳された戦争と平和の数字でも、人間の遺伝子配列でも、何でも入ることができる。何でもいいんです。
2.FFの公式ということであれば、ノーです。結果だけ。パラメータ - > 結果
3.上記の例では、関数はF(x1, x2)という形式になっています。それが3次元の探索空間であり、2つのパラメータである。しかし、先ほど100〜500のパラメータをターゲットと言いましたが、これは探索空間が3次元よりはるかに多くなることを意味します。
4.探索空間は3次元よりはるかに多い多次元である。パラメータのバリエーションは無数にある(2倍値という制約があるのみ)。完全な検索をしなくてもいいように、検索対策を施す必要がある、そこがポイントです。
5.全く必要ありません。もちろん、ブラインドサーチを1回もしないという意味であれば。
チャンピオンシップの条件では最大値を探しているので、頂点に例えるのが良いように思います。それに、写真ではそのように描かれています。FFの最大値があれば、最小値もある。上と下の空間。宇宙には、空と物質があります。
私たちの場合、探索空間が完全に無秩序な内容で埋め尽くされ、その中で最大値を持つ点を探さなければならないとすると、表面やレリーフの表現は消え、異なる値を持つ点のカオス的な表現が現れる。
このような状況下で検索方法を適用することは、私には不可能に思えます。もうひとつは、見慣れた3次元の表面にレリーフや頂点が描かれていたら......。
検索戦略が効果的な結果を生む鍵であることは理解していますが、私見では、アルゴリズムが機能するためには、ポイント値のカオスではなく、表面が必要です(DNAやデジタル戦争と平和のように)......。
人生の課題は、誰にも負い目がないので、物理的な世界に縛られることなく、好きなようにできる。
私はあなたの意見に賛成です。人生は、私たちの能力とは関係なく課題を設定します。
カオス(ランダムノイズ)の中で検索戦略を適用することは可能だと思いますか?
試してみます。:)
カオス(ランダムノイズ)の中で検索戦略を適用できると思いますか?
できますよ、誰が禁じてるんですか?))
しかし、探索空間があらかじめわからない場合は、適当に探索するよりも、何らかの探索戦略を用いた方が良い。問題の性質に関わらず、解いた問題の数が多くなり、解答の質も高くなります。
そうかもしれない、誰がそれを禁じた?))
簡単にはいきませんよ。
そのため、限られたFF配列の空間では数値のカオスが発生し、アクセスすると読み込む必要がある。
事前に考えた探索方法を用いて、値の領域への呼び出し回数を減らしつつ、配列の深部に隠れている最大値に最も近い値を計算する必要がある...。
FFの配列には順序がない......。
しかし、それは簡単なことではありません。:)
簡単にはいきませんよ。
そのため、限られたFF配列の空間では数値のカオスが 発生し、アクセスすると読み込む必要がある。
事前に考えた探索方法を用いて、値の領域への呼び出し回数を減らしつつ、配列の深部に隠れている最大値に最も近い値を計算する必要がある...。
FFの配列には順序がない......。
しかし、それは簡単なことではありません。:)
ないんだけど、あるかもしれない。FFでは何でもありです。かわいそうなシュレディンガーの猫を思い浮かべてみてください。何が入っているかは、調べようとしない限り、事前にわからない。
参加しますか?
簡単にはいきませんよ。
そのため、限られたFF配列の空間には数値のカオスがあり、アクセスすると読み込む必要がある。
事前に考えた探索方法を用いて、値の領域への呼び出し回数を減らしつつ、配列の深部に隠れている最大値に最も近い値を計算する必要がある...。
FFの配列には順序がない......。
しかし、それは簡単なことではありません。:)
全ての機能でノイズが発生するわけではありません。しかし、中にはそうなるものもあるので、勾配降下法は失敗します。
遺伝子という言葉が生まれたのも、交配や突然変異といった自然界からの類推が効いているのだろう。
当初は、せめて部分的にでも勾配降下法を使いたいとも思っていたのですが、完全に断念しました。