遺伝的アルゴリズムとその応用の可能性 - ページ 2 123456789...15 新しいコメント ... 2020.03.16 09:08 #11 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。 https://www.google.com/search?q=genetic+algorithm+-+quant.stackexchange.com Реter Konow 2020.03.16 09:09 #12 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? Aleksey Nikolayev 2020.03.16 09:09 #13 RomFil: もってのほか OnTester()が動作しない? Dmitry Fedoseev 2020.03.16 09:10 #14 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。 RomFil 2020.03.16 09:17 #15 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 ...:) SeriousRacoon 2020.03.16 09:27 #16 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 )))) RomFil 2020.03.16 09:52 #17 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・・・。:) Aleksey Mavrin 2020.03.16 10:01 #18 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。 Реter Konow 2020.03.16 10:55 #19 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。 Igor Makanu 2020.03.16 10:55 #20 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。 123456789...15 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
もってのほか
OnTester()が動作しない?
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。
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。
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 ...:)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 ))))
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。
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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。
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。
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。