나는 챔피언십에 많은 에너지와 신경을 쏟았지만 한 중재자가 자신의 게시물 중 하나로 모든 것을 지울 수 있습니다. 코드 및 작업 알고리즘의 예, 문헌에 대한 링크, 연결 인터페이스 - 이 모든 것을 제공했지만 진행자가 말했듯이 이 모든 것이 존재하지 않는 것으로 나타났습니다.
알고리즘의 강점을 테스트하는 데 관심이 있는 사람 - PM으로 저에게 연락하십시오. 이야기할 것이며 질문에 답하겠습니다.
Andrey, 당신의 허락하에 나는 그것을 이런 식으로 평가할 것을 제안합니다. 다시 한번 나는 주장하지 않습니다.
작업: 알고리즘에 알려지지 않은 함수의 극값 F(x1,x2, xn)를 찾습니다.
규칙:
승자는 2개의 매개변수 조합으로 결정됩니다.
1. 정확도 T= Fmin_best/Fmin_y - (최소 참가자 중 최고/참가자 최소) 최소값 검색 시
최대값을 찾는 경우 T=Fmax_y/Fmax_best
2. 함수 호출 횟수 K = Kbest / Ky (모든 참가자의 최소 호출 횟수)
전체 점수 Os=T+K.
참가자 알고리즘은 이중 X[x1,x2, xn] 배열을 전달하고 함수의 값을 받은 다음 자체 논리에 따라 동작하여 극한값과 액세스 횟수(배열의 전송 횟수)를 계산합니다.
검색 범위는 별도로 선언됩니다.
훈련을 위해 기능을 사용할 수 있습니다. F(x1,x2,x3)=exp(x1+x2+x3)/(x1*x2*x2*x3*x3*x3);
내 알고리즘은 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
이러한 결과를 얻었습니다.
지정된 검색 오류는 0.01입니다. 초기 매개변수(첫 번째 호출) x1=x2=x3=0.5; 검색 범위 0-100
함수 호출 수 - Ky= 51
최소 Fmin_y=3.76210
x1=1.1; x2=2.1; x3=3.1;
여기 에서 참가자의 장소를 계산하는 방법을 보여주었습니다. 유일한 설명은 시간이 아니라 FF에 대한 호출 횟수입니다.
안드레이 딕 :
정확도, 최대 1.0
최대
분
표준
기준*3
시간, s.
최대
분
표준
일반 기준
장소
페트로프
0.89
0.89
0.21
1.00
3.00
800.00
800.00
221.00
0.00
3.00
하나
레모노프
0.74
0.89
0.21
0.78
2.34
456.00
800.00
221.00
0.59
2.93
2
시도로프
0.76
0.89
0.21
0.81
2.43
589.00
800.00
221.00
0.36
2.79
삼
우킨
0.61
0.89
0.21
0.59
1.76
387.00
800.00
221.00
0.71
2.48
4
진전
0.65
0.89
0.21
0.65
1.94
521.00
800.00
221.00
0.48
2.42
5
레논
0.45
0.89
0.21
0.35
1.06
800.00
800.00
221.00
0.00
1.06
6
울타리
0.21
0.89
0.21
0.00
0.00
221.00
800.00
221.00
1.00
1.00
7
아바모프
0.30
0.89
0.21
0.13
0.40
721.00
800.00
221.00
0.14
0.53
여덟
다음은 참가자의 챔피언십 순위를 계산하는 예입니다. 테이블은 이미 "Common Criteria" 열을 기준으로 정렬되어 있습니다.
표를 자세히 살펴보겠습니다. Petrov는 최대 FF 값이 1.0으로, 최소가 0.0으로 조정되는 "정확도" 기준에서 0.89를 기록했습니다. 따라서 모든 것 중 최고의 가치입니다. Zaborov는 이 기준에서 가장 낮은 점수를 받았고 0.21점만 득점할 수 있었고 이미 Zaborov가 순위에서 울타리에 앉을 것 같았습니다....
그러나 "시간"기준에 따르면 리더는 동일한 Zaborov이고 가장 빠른 알고리즘을 가지고 있으며 221초 만에 작업을 완료했습니다(그러나 동시에 가장 부정확함).
이제 일반 기준을 계산해 보겠습니다. 그리고 우리는 무엇을 봅니까? 누가 생각했을지 모르지만 Abamov는 전체 기준이 가장 낮기 때문에 0.53 만 득점 할 수 있었기 때문에 꼴찌를 차지했습니다.
추신. "정확도"기준에 따르면 - 가장 큰 값이 더 좋고 "시간"기준에 따르면 가장 작은 값이 더 좋습니다. 성의 모든 우연의 일치는 우발적입니다. 마지막 장소가 Abamov와 함께 있다는 것은 큰 놀라움이었습니다. 음, 더 정확하게 ... 더 빨리 볼 필요가 있습니다.
ZZY. "정확도" 기준을 계산하기 위해 공식 (In - InMIN) / (InMAX - InMIN)이 사용됩니다 . 그리고 기준 "시간"을 계산하기 위해 (InMIN - In) / (InMAX - InMIN) ;
추신. 문제에서 얼마나 많은 시도를 합니까? 고정 값 0.5로 초기화하는 이유는 무엇입니까? 10.0으로 초기화하면 얼마나 많은 적중을 얻습니까?
챔피언십은 이미 만들어진 알고리즘을 가지고 있는 훈련된 참가자를 위해 설계되었습니다. 전문 문헌을 미리 읽고 싶은 사람은 제 프로필과 여기 에 링크가 있습니다.
기성 알고리즘으로 훈련된 참가자가 충분하면 이야기할 내용이 있습니다. 그 동안, 안녕하고 곧 만나요!
나는 챔피언십에 많은 에너지와 신경을 쏟았지만 한 중재자가 자신의 게시물 중 하나로 모든 것을 지울 수 있습니다. 코드 및 작업 알고리즘의 예, 문헌에 대한 링크, 연결 인터페이스 - 이 모든 것을 제공했지만 진행자가 말했듯이 이 모든 것이 존재하지 않는 것으로 나타났습니다.
알고리즘의 강점을 테스트하는 데 관심이 있는 사람 - PM으로 저에게 연락하십시오. 이야기할 것이며 질문에 답하겠습니다.
더 이상 사회 활동을 기대하지 마십시오. 저를 올바르게 이해하십시오.
Andrey, 당신의 허락하에 나는 그것을 이런 식으로 평가할 것을 제안합니다. 다시 한번 나는 주장하지 않습니다.
작업: 알고리즘에 알려지지 않은 함수의 극값 F(x1,x2, xn)를 찾습니다.
규칙:
승자는 2개의 매개변수 조합에 의해 결정됩니다.
1. 정확도 T= Fmin_best/Fmin_y - (최소 참가자 중 최고/참가자 최소) 최소값 검색 시
최대값을 찾는 경우 T=Fmax_y/Fmax_best
2. 함수 호출 횟수 K = Kbest / Ky (모든 참가자의 최소 호출 횟수)
전체 점수 Os=T+K.
참가자 알고리즘은 이중 X[x1,x2, xn] 배열을 전달하고 함수의 값을 받은 다음 자체 논리에 따라 동작하여 극한값과 액세스 횟수(배열의 전송 횟수)를 계산합니다.
검색 범위는 별도로 선언됩니다.
훈련을 위해 기능을 사용할 수 있습니다. F(x1,x2,x3)=exp(x1+x2+x3)/(x1*x2*x2*x3*x3*x3);
내 알고리즘은 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
이러한 결과를 얻었습니다.
지정된 검색 오류는 0.01입니다. 초기 매개변수(첫 번째 호출) x1=x2=x3=0.5; 검색 범위 0-100
함수 호출 수 - Ky= 51
최소 Fmin_y=3.76210
x1=1.1; x2=2.1; x3=3.1;
Andrey, 당신의 허락하에 나는 그것을 이런 식으로 평가할 것을 제안합니다. 다시 한번 나는 주장하지 않습니다.
작업: 알고리즘에 알려지지 않은 함수의 극값 F(x1,x2, xn)를 찾습니다.
규칙:
승자는 2개의 매개변수 조합으로 결정됩니다.
1. 정확도 T= Fmin_best/Fmin_y - (최소 참가자 중 최고/참가자 최소) 최소값 검색 시
최대값을 찾는 경우 T=Fmax_y/Fmax_best
2. 함수 호출 횟수 K = Kbest / Ky (모든 참가자의 최소 호출 횟수)
전체 점수 Os=T+K.
참가자 알고리즘은 이중 X[x1,x2, xn] 배열을 전달하고 함수의 값을 받은 다음 자체 논리에 따라 동작하여 극한값과 액세스 횟수(배열의 전송 횟수)를 계산합니다.
검색 범위는 별도로 선언됩니다.
훈련을 위해 기능을 사용할 수 있습니다. F(x1,x2,x3)=exp(x1+x2+x3)/(x1*x2*x2*x3*x3*x3);
내 알고리즘은 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
이러한 결과를 얻었습니다.
지정된 검색 오류는 0.01입니다. 초기 매개변수(첫 번째 호출) x1=x2=x3=0.5; 검색 범위 0-100
함수 호출 수 - Ky= 51
최소 Fmin_y=3.76210
x1=1.1; x2=2.1; x3=3.1;
여기 에서 참가자의 장소를 계산하는 방법을 보여주었습니다. 유일한 설명은 시간이 아니라 FF에 대한 호출 횟수입니다.
안드레이 딕 :다음은 참가자의 챔피언십 순위를 계산하는 예입니다. 테이블은 이미 "Common Criteria" 열을 기준으로 정렬되어 있습니다.
표를 자세히 살펴보겠습니다. Petrov는 최대 FF 값이 1.0으로, 최소가 0.0으로 조정되는 "정확도" 기준에서 0.89를 기록했습니다. 따라서 모든 것 중 최고의 가치입니다. Zaborov는 이 기준에서 가장 낮은 점수를 받았고 0.21점만 득점할 수 있었고 이미 Zaborov가 순위에서 울타리에 앉을 것 같았습니다....
그러나 "시간"기준에 따르면 리더는 동일한 Zaborov이고 가장 빠른 알고리즘을 가지고 있으며 221초 만에 작업을 완료했습니다(그러나 동시에 가장 부정확함).
이제 일반 기준을 계산해 보겠습니다. 그리고 우리는 무엇을 봅니까? 누가 생각했을지 모르지만 Abamov는 전체 기준이 가장 낮기 때문에 0.53 만 득점 할 수 있었기 때문에 꼴찌를 차지했습니다.
추신. "정확도"기준에 따르면 - 가장 큰 값이 더 좋고 "시간"기준에 따르면 가장 작은 값이 더 좋습니다. 성의 모든 우연의 일치는 우발적입니다. 마지막 장소가 Abamov와 함께 있다는 것은 큰 놀라움이었습니다. 음, 더 정확하게 ... 더 빨리 볼 필요가 있습니다.
ZZY. "정확도" 기준을 계산하기 위해 공식 (In - InMIN) / (InMAX - InMIN)이 사용됩니다 . 그리고 기준 "시간"을 계산하기 위해 (InMIN - In) / (InMAX - InMIN) ;
추신. 문제에서 얼마나 많은 시도를 합니까? 고정 값 0.5로 초기화하는 이유는 무엇입니까? 10.0으로 초기화하면 얼마나 많은 적중을 얻습니까?
PPS ..... 모든 질문은 개인적으로 부탁드립니다.
여기 에서 참가자의 장소를 계산하는 방법을 보여주었습니다. 유일한 설명은 시간이 아니라 FF에 대한 호출 횟수입니다.
추신. 문제에서 얼마나 많은 시도를 합니까? 고정 값 0.5로 초기화하는 이유는 무엇입니까? 10.0으로 초기화하면 몇 히트가 나오나요?
G 10.0으로 초기화했을 때 적중 횟수는 2028회, 최소 3.73722회였다. 점수를 잃습니다. 초기화 중에 RNG를 확인하지 않았습니다.
내 알고리즘이 당신의 알고리즘보다 낫다고 주장하는 것은 전혀 아닙니다. 여전히 작업 중입니다. 전체 점수가 어떻게 형성되는지 알고 싶었습니다. 알고리즘을 선명하게 하는 방법.
추신. 당신 말이 맞아요, 제가 준비한 게 있다고 말하는 것뿐이에요. 다른 멤버들은 공개적으로 침묵하고 있다. 우승을 가을로 미루는 것이 합리적이지만 일단은 훈련을 한다.
G 10.0으로 초기화했을 때 적중 횟수는 2028회, 최소 3.73722회였다. 점수를 잃습니다. 초기화 중에 RNG를 확인하지 않았습니다.
내 알고리즘이 당신의 알고리즘보다 낫다고 주장하는 것은 전혀 아닙니다. 여전히 작업 중입니다. 전체 점수가 어떻게 형성되는지 알고 싶었습니다. 알고리즘을 선명하게 하는 방법.
추신. 당신 말이 맞아요, 제가 준비한 게 있다고만 말씀드리는 것 같아요. 다른 멤버들은 공개적으로 침묵하고 있다. 우승을 가을로 미루는 것이 합리적이지만 일단은 훈련을 한다.
글쎄, 그게 내가 생각한 것입니다.
사실. 그것은 날카롭게 할 필요가 없습니다. 알고리즘은 알려지지 않은 기능과 함께 작동할 수 있어야 하며 초기화는 동일 하며 최소 20번의 여러 테스트를 수행해야 합니다.
우리는 개인으로 통신을 전송합니다.
할아버지도 나에게 이렇게 말씀하셨다. "지혜로운 사람은 시작한 일을 끝까지 한다는 점에서 어리석은 사람과 다릅니다."
할아버지가... "장사하느라 바쁜 놈들 방해하지마!" 라고 하지 않았어?
그리고 바쁘세요?
두 달 동안 챔피언십 이야기를 하고, 참가자들을 모으고, 상금 3000달러의 형태로 MK의 지원을 받는 방법 등 당신은 장르의 고전이지만 모든 것을 이야기하고 아무것도 남기지 않습니다.
구멍이 뚫린 물마루를 가진 푸쉬킨의 노파는 결국 더 운이 좋은 것으로 판명되었습니다. 적어도 그녀는 물마루를 되찾았습니다.
그리고 바쁘세요?
비록 당신은 장르의 일종의 고전이지만 - 두 달 동안 챔피언십에 대해 이야기하고 참가자를 모으고 $ 3,000 상금의 형태로 MK의 지원을받는 방법 - 모든 것을 이야기하고 아무것도 남기지 마십시오.
구멍이 뚫린 물마루를 가진 푸쉬킨의 노파는 결국 더 운이 좋은 것으로 판명되었습니다. 적어도 그녀는 물마루를 되찾았습니다.