이것은 이론적인 수준에서 당신의 진술에 대한 일반적인 비판의 가능성은 말할 것도 없습니다.
Renat, 나는 MT 테스터가 어떻게든 잘못 작동한다고 비판하지 않습니다. 직접 바퀴를 재발명해야 할 때 겪었던 일을 설명했습니다. 그리고 이전에 시도한 약 5가지 GA 변형과 이 어닐링 방법 의 차이점을 보았을 때 이 방법이 속도와 정확도 모두에서 분명히 이겼기 때문에 기뻤습니다. 그런데 이 모든 것을 1.5~2년 전에 하고 무엇을, 어떻게 했는지 많이 잊어버렸고, 무의식적으로 해야 했고, 수학과 알고리즘을 외우려고 하지 않았습니다. 그리고 지금은 그것을 모두 꺼내기가 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 비교할 수 있는 몇 가지 근본적인 차이점이 있습니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 비판이 아니라 당시 저를 매우 기쁘게 했기 때문에 쓴 것입니다. 또한 테스터에서 알고리즘이 작동하는 방식의 표시에 따르면 GA가 아니라 Monte Carlo 유형 또는 일종의 단순화된 GA인 것 같습니다. 결과에 대한 대략적인 평가.
당신은 분명히 입증되지 않은 주장을 했고 Metatrader의 GA가 "다른 멋진 방법과 달리 결과를 찾지 못한다"는 인상을 주려고 했습니다.
나는 그 진술이 미쳤다고 즉시 쓰지 않고 증거를 요구했다. 그렇지 않을 것으로 예상됩니다.
글쎄, 이제 나는 내 옵션 663.552 조합을 선택하고 운전했습니다. 나는 27 초를 세었습니다. MT4를 테스터에 넣고 2분이 지났지만 테스터는 10496(663552) 중 610 조합을 계속 세고 세었습니다. 최대 1:26:25까지 셀 수 있다고 씁니다. 테스터가 얼마나 계산할지 모르기 때문에 정확도에 대해서는 아직 불가능합니다. 그러나 나는 이 어닐링 방법으로 결과가 더 좋다는 것을 알고 있습니다. 이전에 반복적으로 확인했습니다. 글을 쓰는 동안 테스터는 1173을 세어 0:10:15를 통과했습니다. 즉, 10분 동안 세었습니다.
추신: 무차별 대입 방법을 사용 하여 최대값을 찾았습니다. 결과는 9304였습니다. 어닐링 방법으로 최적화한 후 가장 좋은 결과는 9304였습니다. 현재 테스터는 3327개의 조합을 학습했으며 23분으로 계산됩니다. 지금까지 가장 좋은 결과는 18559입니다 - 제가 요청을 고려했고 테스터가 평균 스프레드를 가지고 있기 때문에 현재 계정을 올바르게 수행하기가 어렵다고 말했습니다. 그런데 그 차이를 보세요. - 테스터가 묻지 않아 거짓말을 하는 모습을 볼 수 있습니다. 그는 스프레드 확장에 대한 모든 저녁 밤 배출을 고려하고 성공적인 거래라고 생각하지만 실제로는 그렇지 않습니다.
다시 한 번 추신: 테스터는 0:29:25에 21460의 최고 결과로 점수를 마쳤습니다(나는 거짓말 이유를 썼습니다). 정확성에 대한 객관적인 결론을 내리려면 내 "테스터"에서 asci를 꺼야 하고, 또한 일부 값에 동의합니다. 알고리즘을 작성할 때 테스터와 내 "테스터"의 결과가 완전히 일치하도록 만들었습니다. 그러면서 비교를 했습니다. 어닐링 방법의 정확도가 훨씬 더 높았습니다.
ANG3110 : 글쎄, 이제 나는 내 옵션 663.552 조합을 가져 와서 운전했습니다. 나는 27 초를 세었습니다. MT4를 테스터에 넣고 2분이 지났지만 테스터는 10496(663552) 중 610 조합을 계속 세고 세었습니다. 최대 1:26:25까지 셀 수 있다고 씁니다. 테스터가 얼마나 계산할지 모르기 때문에 정확도에 대해서는 아직 불가능합니다. 그러나 나는 이 어닐링 방법으로 결과가 더 좋다는 것을 알고 있습니다. 이전에 반복적으로 확인했습니다. 작성하는 동안 테스터는 1173을 세어 0:10:15를 통과했습니다. 즉, 10분 동안 세고 있었습니다.
증명은 테스트에 대한 설명 제공 + 공개 재현성입니다.
그리고 당신은 모두 "나는 뭔가를 가지고 있지만 끝까지 증거 영역에 가지 않을 것입니다."라는 설명을 재생합니다.
그리고 당신은 모두 "나는 무언가를 가지고 있지만 끝까지 증거 영역에 가지 않을 것입니다."라는 설명을 재생합니다.
레나트, 나는 당신을 비난하거나 설득하는 것이 아닙니다. 나는 이것이 좋은 일이라는 것을 보여주려고 했을 뿐입니다. GA 알고리즘을 재작업하라는 명령을 내리기 위해서는 그러한 결정을 내리는 데 충분한 이유가 있어야 하며 적어도 일부 실험 데이터 세트는 상세할수록 더 좋다는 것을 이해합니다. 특히 당신을 위해 이 일을 하게 되어 기쁩니다. 그러나 현재 나는 거래량이 많고 다른 주의를 산만하게 하고 있습니다. 그러니 낙심하지 마십시오.
객관적으로, 우리가 가진 것. "표준 GA가 최고의 휴리스틱 알고리즘"이고 "표준 GA보다 더 나은 휴리스틱이 있다"라는 두 가지 절대적으로 근거가 없는 진술이 있습니다. 다시 말하지만, 이러한 진술은 완전히 근거가 없습니다. 어느 쪽에서도 증거가 없었습니다.
인적 요인 외에도 이러한 상황에 대한 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 두 휴리스틱을 비교하기 위해 양측이 합의한 명확한 형식적 기준조차 없습니다.
그러나 "GA가 최고다"라는 진술은 발견적 비교를 위한 바로 이 기준이 개발된 일부 진지한 연구 작업이 수행되었음을 의미합니다. 그렇다면 연구 저자가 여기에 제공하는 데 비용이 들지 않습니다(기준 자체).
분명히 첫 번째 주장은 증명하기 어렵습니다. 동시에, 그것을 논박하는 것이 더 쉽습니다. 적어도 하나의 더 나은 휴리스틱을 찾는 것으로 충분합니다.
따라서 논박의 문제를 공식화합시다. 많은 유보 없이 반박이 정확한 것으로 인식되기 위해 어떤 데이터를 제공해야 하는지 등을 구체적으로 표시하십시오. 이론적인 주장이 통하지 않았기 때문에 모든 사람이 이론을 잘하는 것은 아닙니다. 그렇다면 설득하기 위해 정확히 무엇을 보여주어야 합니까?
글쎄, "GA - 최고"의 지지자. 당신의 주장은 무엇을 근거로 합니까? 적어도 하나의 비교 연구는 어디에 있습니까?
예, 질문은 여전히 더 이론적입니다. 분석적으로 주어진 타겟 매트 간의 휴리스틱을 비교할 때 근본적인 차이가 있습니까? 기능 및 알고리즘적으로 정의된 객관적인 TS 기능?
글쎄, "GA - 최고"의 지지자. 당신의 주장은 무엇을 근거로 합니까? 적어도 하나의 비교 연구는 어디에서?
"최고"가 아닙니다. 그러나 단순히 존재하는 동시에 상당히 수용 가능한 결과를 제공합니다.
최적의 솔루션을 찾기 위한 더 미묘하고 고품질의 알고리즘이 있다고 주장하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 그들은 어디에 있습니까? 누군가가 더 효율적인 것을 생각해 냈다면 - 결국 Renat 이 바로 여기에 있습니다 - 알고리즘에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 알고리즘이 가치가 있다면 상당히 진지하게 고려될 것이라고 생각합니다. (저자가 이를 통해 이익을 얻고 싶다면 포럼이 아닌 MetaQuotes에 직접 문의해야 합니다.)
또한, 다시 질문은 - 얼마나 많은 사용자가 이러한 기적의 알고리즘을 필요로 합니까? 많은 경우에, 동일한 GA보다 결과를 찾는 시간이나 품질의 이득이 훨씬 더 낫습니까?
"최고"가 아닙니다. 그러나 단순히 존재하는 동시에 상당히 수용 가능한 결과를 제공합니다.
최적의 솔루션을 찾기 위한 더 미묘하고 고품질의 알고리즘이 있다고 주장하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 그들은 어디에 있습니까? 누군가가 더 효율적인 것을 생각해 냈다면 - 결국 Renat 이 바로 여기에 있습니다 - 알고리즘에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 알고리즘이 가치가 있다면 상당히 진지하게 고려될 것이라고 생각합니다. (저자가 이를 통해 이익을 얻고 싶다면 포럼이 아닌 MetaQuotes에 직접 문의해야 합니다.)
또한, 다시 질문은 - 얼마나 많은 사용자가 이러한 기적의 알고리즘을 필요로 합니까? 많은 경우에, 동일한 GA보다 결과를 찾는 시간이나 품질의 이득이 훨씬 더 낫습니까?
대부분의 사용자는 GA가 무엇인지 들어본 적도 없다고 생각합니다. 따라서 기적의 알고리즘은 누구보다 필요하지 않습니다.
포럼은 데자뷰를 남기지 않습니다. 진술의 증거를 요구할 때. 그러나 동시에 그들 중 누구도 받아 들여지지 않습니다. 왜냐하면. 확신을 주기 위해 무엇을 제공해야 하는지는 전혀 명확하지 않습니다. 이것은 많은 것들에 적용됩니다. 위의 포럼 회원은 테스터에 Axes가 없다고 1000번째 천 번도 언급했는데 밤에 그는 스프레드 확장에 끔찍하게 누워 있습니다. 이것은 수년 동안 알려져 왔습니다. 증거가 있었을 수도 있습니다. 그러나 이 명백한 사실을 인정하지 않고 그대로 둡니다.
글쎄요, 가장 간단한 질문조차 무시할 때 어떻게 무엇이든 증명할 수 있습니까? GA의 훨씬 더 복잡한 경우에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 게다가 인적 요소는 Renat의 적의 적에게 편집증적인 시야의 형태로 항상 방해합니다. 모든 넌센스는 상상입니다. 아마도 그가 정말로 누군가를 필요로 한다면 이것은 사실일 것입니다. 그러나 여기서 비판을 하는 사람들은 어떤 식으로든 편향된 것이 아니며 단지 자신의 독립적인 견해를 가지고 있을 뿐입니다. 진심으로 더 나은 플랫폼을보고 싶습니다. 다른 플랫폼의 결정을 비판할 수도 있지만 여기가 MT 포럼입니다.
Renat, 우리가 증명할 필요는 없지만 당신이요. 당신은 이것이 최고의 솔루션이라고 주장합니다. 그것은 당신의 플랫폼입니다 .... 그것을 증명하십시오.
이 과학자를 반박하려고
유전자 알고리즘을 사용하는 가능성에 대해 많은 회의론자들이 있습니다. 예를 들어, IEEE Institute Award를 수상한 유명한 알고리즘 연구자인 Stony Brook University의 컴퓨터 공학 교수인 Steven S. Skiena는 다음 과 같이 썼습니다.
나는 개인적으로 유전 알고리즘이 가장 적합한 도구가 될 단일 문제를 만난 적이 없습니다. 게다가 유전 알고리즘을 통해 얻은 계산 결과가 나에게 긍정적인 영향을 미치는 것을 본 적이 없습니다.
Генети́ческий алгори́тм (англ. ) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Является разновидностью эволюционных вычислений, с помощью которых...
수년 동안 저는 순수하게 실용적인 응용 프로그램을 위한 진화 알고리즘을 연구하고 개발해 왔습니다. 이것은 단순한 단어가 아닙니다. 알 수 없는 수의 작가가 삽질되어(1년 이상 수집하여 무료 액세스를 위해 게시했습니다), 기사를 작성하고 내 개발의 소스 코드를 게시했습니다. 나는 특별한 테스트 기능을 개발하고 내 자신의 주제를 열고이 방향으로 다른 사람들의 주제에 적극적으로 참여했습니다. 신경망 훈련 등의 사례를 게시했습니다. 나는 그것을 반복해서 제안했습니다. 누군가가 원한다면, 제 검색 알고리즘을 다른 사람과 비교하는 것이 매우 흥미롭지만 아무도 제 도전을 수락하지 않았습니다. 내 알고리즘에는 수많은 수정 사항(사람들이 스스로 편집)이 있으며 수천 명의 사람들이 이러한 알고리즘을 사용합니다.
어째서 내가? - 내가 무슨 말을 하는지 알고 있다는 것. 그리고 저는 다음과 같이 말합니다.
1. 일반 GA는 거래자와 기타 지식 영역 모두를 위한 광범위한 작업에 대해 매우 훌륭하고 정확합니다. 가능한 한 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
2. 내 GA가 더 좋습니다. :)
예, 많은 사람들이 "일반 GA가 얼마나 좋은가요?"와 같은 질문을 합니다. 따라서 표준 알고리즘과 작성자가 MQ의 아이디어로 자신의 강점을 측정하려는 다른 알고리즘의 비교 테스트를 구성하는 것은 매우 유익하고 의미가 있습니다.
비교 기준은 다음과 같을 수 있습니다.
1. 최적화의 100 제어 실행이 완료되었습니다. 최상의 알고리즘은 제어 실행에서 주어진 실행 횟수에 대해 함수 최대값의 평균값이 다른 알고리즘의 평균값보다 높은 알고리즘으로 간주됩니다.
2. 다음 항목에 대해 점수가 부여되는 채점 시스템: 1) 기능 실행 횟수(적을수록 좋음) 2) 검색 정확도(제어 실행 100회의 평균 값). 3) 특수 기능의 존재. 4) 기타.
부드러운 테스트 함수(경사하강법 및 기타와 같은 진화 및 수학 계산을 기반으로 하는 것이 모두 잘 수행됨)의 최적을 찾는 것과 다른 것은 미분할 수 없는 함수를 찾는 것이 중요하다는 점을 강조할 가치가 있습니다. 예를 들어 Expert Advisors를 최적화 하는 방법(부드러운 기능이 아님)과 같은 정의의 전체 영역에 대해. 이러한 기능을 고려하기 위해 (부드러운) 테스트 기능에 노이즈를 추가하고, 주어진 단계로 철저하게 열거하여 한 번 계산하고, 연구 중인 알고리즘에서 나중에 사용할 파일에 결과를 저장할 수 있습니다.
그래서 채팅뿐만 아니라 "어떤 알고리즘이 더 낫습니까?"라는 주제를 끝내기 위해 테스트 및 비교 분석을 위한 알고리즘을 제공하고 싶은 사람들이 있습니다.
알고리즘의 소스 코드를 열 필요는 없으며 알고리즘의 컴파일된 커널을 제공하는 것으로 충분하며 알고리즘 호출이 표시되고 적합성 함수 자체가 다음을 포함합니다(가능한 사기 제외). 쓴.
MT를 비판하는 사람들을 특별히 환영합니다. 친절합니다.
저를 포함해 3명 이상이 되면 테스트용으로 별도의 지점을 오픈할 수 있게 될 것입니다. "받아들일 만한 결과를 본 적이 없는" 그 교수를 포함하여 모든 사람의 코를 이 지점에 계속 꽂기 위해.
즉, 당신의 말에 대한 확인이 없습니다.
이것은 이론적인 수준에서 당신의 진술에 대한 일반적인 비판의 가능성은 말할 것도 없습니다.
Renat, 나는 MT 테스터가 어떻게든 잘못 작동한다고 비판하지 않습니다. 직접 바퀴를 재발명해야 할 때 겪었던 일을 설명했습니다. 그리고 이전에 시도한 약 5가지 GA 변형과 이 어닐링 방법 의 차이점을 보았을 때 이 방법이 속도와 정확도 모두에서 분명히 이겼기 때문에 기뻤습니다. 그런데 이 모든 것을 1.5~2년 전에 하고 무엇을, 어떻게 했는지 많이 잊어버렸고, 무의식적으로 해야 했고, 수학과 알고리즘을 외우려고 하지 않았습니다. 그리고 지금은 그것을 모두 꺼내기가 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 비교할 수 있는 몇 가지 근본적인 차이점이 있습니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 비판이 아니라 당시 저를 매우 기쁘게 했기 때문에 쓴 것입니다. 또한 테스터에서 알고리즘이 작동하는 방식의 표시에 따르면 GA가 아니라 Monte Carlo 유형 또는 일종의 단순화된 GA인 것 같습니다. 결과에 대한 대략적인 평가.
Renat, 나는 MT 테스터가 어떻게든 잘못 작동한다고 비판하지 않습니다.
당신은 분명히 입증되지 않은 주장을 했고 Metatrader의 GA가 "다른 멋진 방법과 달리 결과를 찾지 못한다"는 인상을 주려고 했습니다.
당신은 분명히 입증되지 않은 주장을 했고 Metatrader의 GA가 "다른 멋진 방법과 달리 결과를 찾지 못한다"는 인상을 주려고 했습니다.
나는 그 진술이 미쳤다고 즉시 쓰지 않고 증거를 요구했다. 그렇지 않을 것으로 예상됩니다.
글쎄, 이제 나는 내 옵션 663.552 조합을 선택하고 운전했습니다. 나는 27 초를 세었습니다. MT4를 테스터에 넣고 2분이 지났지만 테스터는 10496(663552) 중 610 조합을 계속 세고 세었습니다. 최대 1:26:25까지 셀 수 있다고 씁니다. 테스터가 얼마나 계산할지 모르기 때문에 정확도에 대해서는 아직 불가능합니다. 그러나 나는 이 어닐링 방법으로 결과가 더 좋다는 것을 알고 있습니다. 이전에 반복적으로 확인했습니다. 글을 쓰는 동안 테스터는 1173을 세어 0:10:15를 통과했습니다. 즉, 10분 동안 세었습니다.
추신: 무차별 대입 방법을 사용 하여 최대값을 찾았습니다. 결과는 9304였습니다. 어닐링 방법으로 최적화한 후 가장 좋은 결과는 9304였습니다. 현재 테스터는 3327개의 조합을 학습했으며 23분으로 계산됩니다. 지금까지 가장 좋은 결과는 18559입니다 - 제가 요청을 고려했고 테스터가 평균 스프레드를 가지고 있기 때문에 현재 계정을 올바르게 수행하기가 어렵다고 말했습니다. 그런데 그 차이를 보세요. - 테스터가 묻지 않아 거짓말을 하는 모습을 볼 수 있습니다. 그는 스프레드 확장에 대한 모든 저녁 밤 배출을 고려하고 성공적인 거래라고 생각하지만 실제로는 그렇지 않습니다.
다시 한 번 추신: 테스터는 0:29:25에 21460의 최고 결과로 점수를 마쳤습니다(나는 거짓말 이유를 썼습니다). 정확성에 대한 객관적인 결론을 내리려면 내 "테스터"에서 asci를 꺼야 하고, 또한 일부 값에 동의합니다. 알고리즘을 작성할 때 테스터와 내 "테스터"의 결과가 완전히 일치하도록 만들었습니다. 그러면서 비교를 했습니다. 어닐링 방법의 정확도가 훨씬 더 높았습니다.
글쎄, 이제 나는 내 옵션 663.552 조합을 가져 와서 운전했습니다. 나는 27 초를 세었습니다. MT4를 테스터에 넣고 2분이 지났지만 테스터는 10496(663552) 중 610 조합을 계속 세고 세었습니다. 최대 1:26:25까지 셀 수 있다고 씁니다. 테스터가 얼마나 계산할지 모르기 때문에 정확도에 대해서는 아직 불가능합니다. 그러나 나는 이 어닐링 방법으로 결과가 더 좋다는 것을 알고 있습니다. 이전에 반복적으로 확인했습니다. 작성하는 동안 테스터는 1173을 세어 0:10:15를 통과했습니다. 즉, 10분 동안 세고 있었습니다.
증명은 테스트에 대한 설명 제공 + 공개 재현성입니다.
그리고 당신은 모두 "나는 뭔가를 가지고 있지만 끝까지 증거 영역에 가지 않을 것입니다."라는 설명을 재생합니다.
증명은 테스트에 대한 설명 제공 + 공개 재현성입니다.
그리고 당신은 모두 "나는 무언가를 가지고 있지만 끝까지 증거 영역에 가지 않을 것입니다."라는 설명을 재생합니다.
인적 요인 외에도 이러한 상황에 대한 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 두 휴리스틱을 비교하기 위해 양측이 합의한 명확한 형식적 기준조차 없습니다.
그러나 "GA가 최고다"라는 진술은 발견적 비교를 위한 바로 이 기준이 개발된 일부 진지한 연구 작업이 수행되었음을 의미합니다. 그렇다면 연구 저자가 여기에 제공하는 데 비용이 들지 않습니다(기준 자체).
분명히 첫 번째 주장은 증명하기 어렵습니다. 동시에, 그것을 논박하는 것이 더 쉽습니다. 적어도 하나의 더 나은 휴리스틱을 찾는 것으로 충분합니다.
따라서 논박의 문제를 공식화합시다. 많은 유보 없이 반박이 정확한 것으로 인식되기 위해 어떤 데이터를 제공해야 하는지 등을 구체적으로 표시하십시오. 이론적인 주장이 통하지 않았기 때문에 모든 사람이 이론을 잘하는 것은 아닙니다. 그렇다면 설득하기 위해 정확히 무엇을 보여주어야 합니까?
글쎄, "GA - 최고"의 지지자. 당신의 주장은 무엇을 근거로 합니까? 적어도 하나의 비교 연구는 어디에 있습니까?
예, 질문은 여전히 더 이론적입니다. 분석적으로 주어진 타겟 매트 간의 휴리스틱을 비교할 때 근본적인 차이가 있습니까? 기능 및 알고리즘적으로 정의된 객관적인 TS 기능?
글쎄, "GA - 최고"의 지지자. 당신의 주장은 무엇을 근거로 합니까? 적어도 하나의 비교 연구는 어디에서?
"최고"가 아닙니다. 그러나 단순히 존재하는 동시에 상당히 수용 가능한 결과를 제공합니다.
최적의 솔루션을 찾기 위한 더 미묘하고 고품질의 알고리즘이 있다고 주장하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 그들은 어디에 있습니까? 누군가가 더 효율적인 것을 생각해 냈다면 - 결국 Renat 이 바로 여기에 있습니다 - 알고리즘에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 알고리즘이 가치가 있다면 상당히 진지하게 고려될 것이라고 생각합니다. (저자가 이를 통해 이익을 얻고 싶다면 포럼이 아닌 MetaQuotes에 직접 문의해야 합니다.)
또한, 다시 질문은 - 얼마나 많은 사용자가 이러한 기적의 알고리즘을 필요로 합니까? 많은 경우에, 동일한 GA보다 결과를 찾는 시간이나 품질의 이득이 훨씬 더 낫습니까?
Renat , 과거 데이터에 대한 디버깅은 어떻습니까? 대략 언제쯤 예상되나요?
"최고"가 아닙니다. 그러나 단순히 존재하는 동시에 상당히 수용 가능한 결과를 제공합니다.
최적의 솔루션을 찾기 위한 더 미묘하고 고품질의 알고리즘이 있다고 주장하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 그들은 어디에 있습니까? 누군가가 더 효율적인 것을 생각해 냈다면 - 결국 Renat 이 바로 여기에 있습니다 - 알고리즘에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 알고리즘이 가치가 있다면 상당히 진지하게 고려될 것이라고 생각합니다. (저자가 이를 통해 이익을 얻고 싶다면 포럼이 아닌 MetaQuotes에 직접 문의해야 합니다.)
또한, 다시 질문은 - 얼마나 많은 사용자가 이러한 기적의 알고리즘을 필요로 합니까? 많은 경우에, 동일한 GA보다 결과를 찾는 시간이나 품질의 이득이 훨씬 더 낫습니까?
대부분의 사용자는 GA가 무엇인지 들어본 적도 없다고 생각합니다. 따라서 기적의 알고리즘은 누구보다 필요하지 않습니다.
포럼은 데자뷰를 남기지 않습니다. 진술의 증거를 요구할 때. 그러나 동시에 그들 중 누구도 받아 들여지지 않습니다. 왜냐하면. 확신을 주기 위해 무엇을 제공해야 하는지는 전혀 명확하지 않습니다. 이것은 많은 것들에 적용됩니다. 위의 포럼 회원은 테스터에 Axes가 없다고 1000번째 천 번도 언급했는데 밤에 그는 스프레드 확장에 끔찍하게 누워 있습니다. 이것은 수년 동안 알려져 왔습니다. 증거가 있었을 수도 있습니다. 그러나 이 명백한 사실을 인정하지 않고 그대로 둡니다.
글쎄요, 가장 간단한 질문조차 무시할 때 어떻게 무엇이든 증명할 수 있습니까? GA의 훨씬 더 복잡한 경우에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 게다가 인적 요소는 Renat의 적의 적에게 편집증적인 시야의 형태로 항상 방해합니다. 모든 넌센스는 상상입니다. 아마도 그가 정말로 누군가를 필요로 한다면 이것은 사실일 것입니다. 그러나 여기서 비판을 하는 사람들은 어떤 식으로든 편향된 것이 아니며 단지 자신의 독립적인 견해를 가지고 있을 뿐입니다. 진심으로 더 나은 플랫폼을보고 싶습니다. 다른 플랫폼의 결정을 비판할 수도 있지만 여기가 MT 포럼입니다.
자스코크 응원합니다
Renat, 우리가 증명할 필요는 없지만 당신이요. 당신은 이것이 최고의 솔루션이라고 주장합니다. 그것은 당신의 플랫폼입니다 .... 그것을 증명하십시오.
이 과학자를 반박하려고
유전자 알고리즘을 사용하는 가능성에 대해 많은 회의론자들이 있습니다. 예를 들어, IEEE Institute Award를 수상한 유명한 알고리즘 연구자인 Stony Brook University의 컴퓨터 공학 교수인 Steven S. Skiena는 다음 과 같이 썼습니다.
수년 동안 저는 순수하게 실용적인 응용 프로그램을 위한 진화 알고리즘을 연구하고 개발해 왔습니다. 이것은 단순한 단어가 아닙니다. 알 수 없는 수의 작가가 삽질되어(1년 이상 수집하여 무료 액세스를 위해 게시했습니다), 기사를 작성하고 내 개발의 소스 코드를 게시했습니다. 나는 특별한 테스트 기능을 개발하고 내 자신의 주제를 열고이 방향으로 다른 사람들의 주제에 적극적으로 참여했습니다. 신경망 훈련 등의 사례를 게시했습니다. 나는 그것을 반복해서 제안했습니다. 누군가가 원한다면, 제 검색 알고리즘을 다른 사람과 비교하는 것이 매우 흥미롭지만 아무도 제 도전을 수락하지 않았습니다. 내 알고리즘에는 수많은 수정 사항(사람들이 스스로 편집)이 있으며 수천 명의 사람들이 이러한 알고리즘을 사용합니다.
어째서 내가? - 내가 무슨 말을 하는지 알고 있다는 것. 그리고 저는 다음과 같이 말합니다.
1. 일반 GA는 거래자와 기타 지식 영역 모두를 위한 광범위한 작업에 대해 매우 훌륭하고 정확합니다. 가능한 한 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
2. 내 GA가 더 좋습니다. :)
예, 많은 사람들이 "일반 GA가 얼마나 좋은가요?"와 같은 질문을 합니다. 따라서 표준 알고리즘과 작성자가 MQ의 아이디어로 자신의 강점을 측정하려는 다른 알고리즘의 비교 테스트를 구성하는 것은 매우 유익하고 의미가 있습니다.
비교 기준은 다음과 같을 수 있습니다.
1. 최적화의 100 제어 실행이 완료되었습니다. 최상의 알고리즘은 제어 실행에서 주어진 실행 횟수에 대해 함수 최대값의 평균값이 다른 알고리즘의 평균값보다 높은 알고리즘으로 간주됩니다.
2. 다음 항목에 대해 점수가 부여되는 채점 시스템: 1) 기능 실행 횟수(적을수록 좋음) 2) 검색 정확도(제어 실행 100회의 평균 값). 3) 특수 기능의 존재. 4) 기타.
부드러운 테스트 함수(경사하강법 및 기타와 같은 진화 및 수학 계산을 기반으로 하는 것이 모두 잘 수행됨)의 최적을 찾는 것과 다른 것은 미분할 수 없는 함수를 찾는 것이 중요하다는 점을 강조할 가치가 있습니다. 예를 들어 Expert Advisors를 최적화 하는 방법(부드러운 기능이 아님)과 같은 정의의 전체 영역에 대해. 이러한 기능을 고려하기 위해 (부드러운) 테스트 기능에 노이즈를 추가하고, 주어진 단계로 철저하게 열거하여 한 번 계산하고, 연구 중인 알고리즘에서 나중에 사용할 파일에 결과를 저장할 수 있습니다.
그래서 채팅뿐만 아니라 "어떤 알고리즘이 더 낫습니까?"라는 주제를 끝내기 위해 테스트 및 비교 분석을 위한 알고리즘을 제공하고 싶은 사람들이 있습니다.
알고리즘의 소스 코드를 열 필요는 없으며 알고리즘의 컴파일된 커널을 제공하는 것으로 충분하며 알고리즘 호출이 표시되고 적합성 함수 자체가 다음을 포함합니다(가능한 사기 제외). 쓴.
MT를 비판하는 사람들을 특별히 환영합니다. 친절합니다.
저를 포함해 3명 이상이 되면 테스트용으로 별도의 지점을 오픈할 수 있게 될 것입니다. "받아들일 만한 결과를 본 적이 없는" 그 교수를 포함하여 모든 사람의 코를 이 지점에 계속 꽂기 위해.
추신. 알고리즘 개발에 직간접적으로 도움을 주신 모든 분들께 감사드립니다.