記事「母集団最適化アルゴリズム：SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2023.05.24 07:55 新しい記事「母集団最適化アルゴリズム：SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）」はパブリッシュされました: SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。 このアルゴリズムは、著者による明確な説明がない（一般的な規定とアイデアしか提供されていない）数少ないものです。また、著者が提示したアルゴリズム演算子は、プログラムのアルゴリズム実装のための既成の指示書ではありません。子木と親木、その相互作用について明確な指示はありません。演算子の実行順序に決まりはなく、ユーザーはより良い苗を得るために順序を変更することができます。 広い意味では、SSGは最適化アルゴリズムではなく、他のアルゴリズムを補完して最適化の質を向上させるために設計された一般的なルールセットです。つまり、SSGはあらゆる進化的集団アルゴリズムのアドオンであるため、想像の余地があり、最適化アルゴリズムの具体的な実装を試す機会もあるのです。これまでのアルゴリズムを書きながら自分なりに考えたことや経験したことを、SSGとの連携に応用しました。以下、読者の判断のために、実験結果を紹介します。 アルゴリズムを理解し始めるには、木を最適化エージェントとして考える必要があります。木は最適化問題の解であり、各枝は問題の最適化されたパラメータです。子木と親木の抽象的かつ芸術的な図解を図1に示します。木の幹は、最適化すべきパラメータの集合体です。各枝は別々の最適化されたパラメータであり、枝の長さは対応するパラメータの値の許容範囲によって制限されます。枝の向きは関係なく、その違いを強調するために図に示しただけです。 作者: Andrey Dik 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
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SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。
このアルゴリズムは、著者による明確な説明がない（一般的な規定とアイデアしか提供されていない）数少ないものです。また、著者が提示したアルゴリズム演算子は、プログラムのアルゴリズム実装のための既成の指示書ではありません。子木と親木、その相互作用について明確な指示はありません。演算子の実行順序に決まりはなく、ユーザーはより良い苗を得るために順序を変更することができます。
広い意味では、SSGは最適化アルゴリズムではなく、他のアルゴリズムを補完して最適化の質を向上させるために設計された一般的なルールセットです。つまり、SSGはあらゆる進化的集団アルゴリズムのアドオンであるため、想像の余地があり、最適化アルゴリズムの具体的な実装を試す機会もあるのです。これまでのアルゴリズムを書きながら自分なりに考えたことや経験したことを、SSGとの連携に応用しました。以下、読者の判断のために、実験結果を紹介します。
アルゴリズムを理解し始めるには、木を最適化エージェントとして考える必要があります。木は最適化問題の解であり、各枝は問題の最適化されたパラメータです。子木と親木の抽象的かつ芸術的な図解を図1に示します。木の幹は、最適化すべきパラメータの集合体です。各枝は別々の最適化されたパラメータであり、枝の長さは対応するパラメータの値の許容範囲によって制限されます。枝の向きは関係なく、その違いを強調するために図に示しただけです。
作者: Andrey Dik