遺伝的アルゴリズムとその応用の可能性 - ページ 2

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ターゲットは内蔵のオプティマイザーで設定されますが、ただ、直接は設定されません。

1. ストラテジーの利益曲線を定義する関数として、インジケータを設定します。
2. オプティマイザーは、戦略によって得られた利益を目標とする。

GA の応用例として、以下のようなものが考えられます。
 
私の理解が正しければ、「交配」は同一の「遺伝子」（パラメータ）を持つ個体同士（同じシステムのコピーで、同じパラメータの値が異なるもの）でも可能です。

この場合、「交差」は単純平均（2つの値を2で割った値の合計、2つのパラメータ、2つの同じ構造の「染色体」の合計）でよいのでしょうか？

つまり、あるシステムのコピーの対向するパラメータの値を足して2で割ると、パラメータの平均値を持つ、3番目のシステムのコピーが得られるということですか？
 
RomFil:
もってのほか

OnTester()が動作しない？

 
Реter Konow:
私の理解が正しければ、「交配」は同一の「遺伝子」（パラメータ）を持つ個体同士（同じシステムのコピーで、同じパラメータの値が異なるもの）でも可能です。

この場合、「交差」は単純な平均値（2つの値、2つのパラメータ、構造的に同一の2つの「染色体」の合計）でよいのでしょうか。

好きなようにやればいい、何十種類ものバリエーションがある。

 
Dmitry Fedoseev:

https://www.mql5.com/ru/search#!keyword=proprietary%20criterion%20optimization

素晴らしい5にそんな機能があったとは・・・。:)まだ4本ですが・・・。:)ありがとうございます。

それでは、これでおしまいです。質問がずれている ...:)
 
RomFil:

素晴らしい5にそんな機能があったとは・・・。:)まだ4本ですが・・・。:)ありがとうございます。

それでは、これでおしまいです。質問がずれている ...:)
実は「この機能」は4からあったんです ))))
 
SeriousRacoon:
実は「この機能」は4からあったんです ))))
だから、私は「オタク」なんです・・・。:)
 
Реter Konow:
アプローチそのものが十分ではありません。完成したシステムを「磨く」ためのツール、つまりテストとデバッグの役割を果たすことができるのです。
システムそのものがこうはいかないのです。別のアルゴリズムが必要 です。発明されたら、GAは忘れられない。
。

いわゆる「人工生命」のプロジェクトに携わって いる人たちから、そのような手法を見たことがあります。面白いものですね。一見、お粥のように見えますが、遺伝学では何百万回となくお粥から「知的」な遺伝子を作り出しているのです。

 
Aleksey Mavrin:

いわゆる「人工生命」のプロジェクトに携わっている人たちから、このような手法を見たことがあるんです。面白いものですね。一見、お粥のように見えますが、遺伝学ではお粥から何百万回ものパスを経て、インテリジェントな遺伝子が作られます。

ある環境に最適化され、適応した「スマート」という意味ですか？

OKです。私たちは、相互作用するシステムの複合体から、閉じた環境を作り出します。例えば：3遺伝子個体は、2遺伝子個体から「逃げられない」場合、2遺伝子個体を「食い尽くす」（くっついて成長する）（仮に遺伝子XとYを平面上の座標とする）。3つの遺伝子を持つ個体には、3つ目の次元である遺伝子Zが加わっています。優位性を持っています。2遺伝子個体の課題は、捕まらないように生き残ることであり、3遺伝子個体の課題は、2遺伝子をできるだけ早く捕らえ、時間と資源を節約することである。

ゴール：遺伝的に弱い個体が生き残るためには、遺伝的に強い個体を計算しなければならない。
 
Aleksey Nikolayev:

OnTester()は適さない？

はい、遺伝的最適化モードでは、テスターのGAがダブルOnTester()から得られた結果を最大化します - すべてが動作しますが、それは見つかったローカル最大の周りに収束し始め、入力パラメータによって他のバリエーションを検索したくないときに "GAを元気づけるために" 自動化に問題があります、一般的には、微調整では、OnTester()に条件を追加するか、いくつかの区間に最適化パラメータを分割してGAを助ける必要があります。

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