MT開発者向けではない!?INIT_PARAMETERS_INCORRECTを何に置き換えたらいいのでしょうか? - ページ 8

 
Aleksey Vyazmikin:

4つのパラメータがあるので、この4つのパラメータを整理して、正しい値でしか動かないようにすれば、ジェネティクスは役に立ちますね。

どうしてですか?

各パラメーターが3つの正しい値を取ることができる場合、use_parameter = true なら81のパスが得られ、= falseなら80のパスが無駄になってしまいます。

では、どうすれば「なんとか」アレンジできるのか。

 
Сергей Таболин:

どのように機能するのですか?

各param_が3つの正しい値を取ることができる場合、use_parameter = true なら81のパスが得られ、= falseなら80のパスが無駄になってしまいます。

では、これを「なんとか」アレンジするにはどうしたらいいのか。

最低限最適化条件を理解していないので、この質問に対する回答はできません。あなたの述べ方が悪いのか、私が馬鹿なのか、どちらかです。

4つのパラメータが相互依存しているのか、2つのペアがあるのか?

もし、4つの相互に依存する、前に書いたように、すべてのバリアントが1つの設定として1つのファイルにあれば、遺伝学はランダムに(そして多分別の方法で-MQに質問)フィールドを埋め、選択した部分を最適化するでしょう。この4つ以外に最適化したいパラメータがある場合は、選択したパラメータと他のパラメータとの関係で最適な設定を探索することが可能です。

 
Сергей Таболин:

あなたの場合、有効なチェーンしか生成できません。

1953個の有効な組み合わせがある。0から1952までのintの設定を取り出し、シーケンス番号で正しい組み合わせを生成する。

 
Alexey Navoykov:

遺伝学に「余分な」箇所はないのです。自分ですべてを仕分けし、不要なものをふるい落とすので、時間と資源の節約になります。 そして、あなたはそれを邪魔しているだけなのです。

あなたは、「何もしなくても、魔法のボタンを押せば勝手に動くようにしたい」と言いながら、同時に、最適化アルゴリズムを助けるとされるシャーマンをコードに登場させるなど、矛盾していますね。

とにかく、これですべてがクリアになった。

INIT_PARAMETERS_INCORRECTで何かを排除する必要はなく、プログラムのロジックに従って121を計算すれば、geneticsはその仕事をし、1953パス未満で結果を得ることができるのです。

低速完全探索で最適化する場合は、もちろん余分なパスは必要ありません。 EAに最適化のタイプを定義するパラメータを追加することができます。 完全探索の場合は余分なパスを拒否し、遺伝的探索の場合は拒否しません。 MQLにそのようなオプションがないのは残念です。 開発者にこの機能の追加をお願いする必要があるでしょう。

最適化の 結果、何十件も同じ結果が出るという問題に直面したとき、それを解消する方法を尋ねるトピックを作成したことです。残念ながら、禁止された後、私の出版物からすべてのトピックとすべてのコメントが消えてしまったので、リンクを与えることができません。

そこで、INIT_PARAMETERS_INCORRECTを使うように言われたわけですが

そうそう、わかっていながら無駄な走りをする必要があるのが理解できない。

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  • 001000
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  • 011000
  • 001100
  • 000110
  • 000011
  • など

というのは、本質的には同じことなのでしょうか?

そして、私が遺伝学について知っていることから、この繰り返しの連鎖は回転することがわかり、最高のものはこのアルゴリズムの視界に全く入らないかもしれない...。そうでしょう?

 
TheXpert:

これまで何度も別の言葉で言われてきたことだが,入力空間を変換することで,有効な鎖を生成することができる.

0から1952までのint型の設定を取り出して、シーケンス番号で正しい組み合わせを生成する。

結局そうなったんだけど...。

 
Сергей Таболин:

そうそう、無駄な走りを承知で従事するのは理解できない。

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  • 000011
  • など

というのは、本質的には同じことなのでしょうか?

そして、私が遺伝学について知っていることから、これらの反復鎖は回転し、最良のものはこのアルゴリズムの視界に全く入らないかもしれないことがわかりました・・・。そうでしょう?

では、ベストストランドとは何か。 それは、ある程度の繰り返しコピー数でもある。そして、この繰り返しによって、この中の1つのコピーが検索に引っかかる可能性が高まるのです。

従って、遺伝子の探索にかかる時間はどちらも同じになります。

一般論として、遺伝的アルゴリズムの 仕組みを理解することをお勧めします。 そうでなければ、何を説明しても無駄です。

 
Alexey Navoykov:

では、どのようなチェーンが良いのでしょうか?

知っていれば、私も最適化する必要がないのですが。

おそらく、326000、514300、346215のどれかがベストなのでは?

 
Сергей Таболин:

知っていれば、最適化も必要ないのですが。

おそらく、326000、514300、346215のどれかがベストなのでは?

それは、私が説明をするための導入的な質問だったのです。

だから、「最高」ではなく、「このチェーンのいろいろなコピーを考えると最高」なのです。

INIT_PARAMETERS_INCORRECTに従って チェーンをふるいにかけると、これらの成功したチェーンの1つまたはそれに近い ものを見逃してしまうかもしれないという、単純なことが分かっていないのです。そのため、検索が短くなることはありません。

 
Alexey Navoykov:

それは、あくまでも導入的な質問であり、それに対しての説明である。

だから、「ベスト」ではなく、「そのチェーンのさまざまなコピーを考えるとベスト」なのです。

INIT_PARAMETERS_INCORRECTに従って チェーンを選別することで、これらの成功したチェーンのうちのまさに1つ、またはそれに近いチェーンを見逃すかも しれないという単純なことが分かっていない。だから、検索が短くなることはないのです。

繰り返しのあるものは除外しています。この例では、赤色の背景でマークされています。

120000のチェーンが010020のチェーンより優れているわけがない。同じチェーンです!そして100002、000012!では、なぜこれほどまでに同じことを繰り返すのでしょうか。

 
Сергей Таболин:

繰り返しのあるものは除外しています。この例では、赤色の背景でマークされています。

010020チェーンより120000チェーンの方が良いとはどういうことですか?同じチェーンです!そして100002、000012!では、なぜこれほどまでに同じことを繰り返すのでしょうか。

理解できないのは当然だ 聴覚障害者には言いたいことは全部言った これ以上話しても無駄だ