Mathemat : 그래서 최적화는 이미 그것들을 분류합니다. 그것들을 어디에서 벗어날 수 있습니까?
우리는 최적화 중에 사소한 오류를 도입하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 입력 매개변수의 값은 무작위로 약간 왜곡되며 이론적으로 이는 유전 알고리즘 이 가파른 내리막으로 잘못된 극단을 반복할 수 없다는 사실로 이어집니다. 동시에 완만한 하강이 있는 극한값의 경우 약간의 왜곡도 최적화 알고리즘에 약간 영향을 줍니다.
예를 들어 극한값에 입력 매개변수 값 x, y, z, 피트니스 함수 이익 = f(x, y, z) 형식의 좌표가 있는 경우 x ± 델타, y ± 델타, z ± 델타, 여기서 델타는 값 입력 매개변수에 대한 약간의 왜곡입니다. 거짓 극값은 최종 결과에 크게 영향을 미치고 완만한 하강이 있는 극값의 경우 적합성 함수의 편차가 중요하지 않습니다.
이것은 교통 상황과 유사합니다. 도로가 좁고 미끄러우면 도로 옆으로 날지 않고 도로를 따라 운전하기가 어렵습니다. 즉, 거짓입니다. 불안정한 극단. 도로가 넓고 적용 범위가 좋으면 쉽게 운전할 수 있습니다. 더 사실입니다. 안정적인 극단. 우리는 조향에서 약간의 편차를 만들고 더 이상 좁고 미끄러운 길을 따라 운전하는 것이 불가능하여 회전에 적합합니다. 우리는 잘못된 극단을 차단합니다. 다차원 함수의 극한을 찾는 것은 다양한 경로를 따라 오르막을 오르는 것과 매우 유사하므로 비유가 매우 적절합니다.
따라서 이론적으로 유전 알고리즘은 염색체 형태의 후손이 회전에 적합하지 않고 안정적인 것을 최대화하는 경향이 있기 때문에 잘못된 극단을 피하려고 합니다.
우리는 최적화 중에 사소한 오류를 도입하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 입력 매개변수의 값은 무작위로 약간 왜곡되며 이론적으로 이는 유전 알고리즘이 가파른 내리막으로 잘못된 극단을 반복할 수 없다는 사실로 이어집니다. 동시에 완만한 하강이 있는 극한값의 경우 약간의 왜곡도 최적화 알고리즘에 약간 영향을 줍니다.
예를 들어 극한값에 입력 매개변수 값 x, y, z, 피트니스 함수 이익 = f(x, y, z) 형식의 좌표가 있는 경우 x ± 델타, y ± 델타, z ± 델타, 여기서 델타는 값 입력 매개변수에 대한 약간의 왜곡입니다. 거짓 극값은 최종 결과에 크게 영향을 미치고 완만한 하강이 있는 극값의 경우 적합성 함수의 편차가 중요하지 않습니다.
이것은 교통 상황과 유사합니다. 도로가 좁고 미끄러우면 도로 옆으로 날지 않고 도로를 따라 운전하기가 어렵습니다. 즉, 거짓입니다. 불안정한 극단. 도로가 넓고 적용 범위가 좋으면 쉽게 운전할 수 있습니다. 더 사실입니다. 안정적인 극단. 우리는 조향에서 약간의 편차를 만들고 더 이상 좁고 미끄러운 길을 따라 운전하는 것이 불가능하여 회전에 적합합니다. 우리는 잘못된 극단을 차단합니다. 다차원 함수의 극한을 찾는 것은 다양한 경로를 따라 오르막을 오르는 것과 매우 유사하므로 비유가 매우 적절합니다.
따라서 이론적으로 유전 알고리즘은 염색체 형태의 후손이 회전에 적합하지 않고 안정적인 것을 최대화하는 경향이 있기 때문에 잘못된 극단을 피하려고 합니다.
최적화 후에는 입력 매개변수의 왜곡을 비활성화해야 합니다.
실수로 아무것도 왜곡할 필요가 없습니다. 이것은 GA 자체를 돌연변이 메커니즘으로 만듭니다. 각 개인이 강건함을 선택하는지 확인하고 글로벌 극단을 검색하지 않으려면 최적화가 필요합니다. opt가 요구 사항을 충족하지 않으면 이 필터 또는 설정 요소(매개변수가 무엇인지에 따라 다름)를 검토하거나 완전히 폐기해야 합니다.
GA는 참조의 시작점에만 필요합니다. 더 많거나 적은 작업 옵션의 값을 선택하여 수정한 다음 각 옵션을 개별적으로 확인합니다.
포워드의 본질은 최적화된 매개변수의 극값이 시간에 따라 유동하는지 여부를 평가하는 것입니다. 저것들. 전체 테스트 영역(최적화 + 자동 샘플)에 여러 로컬 극값이 있는 경우 옵션을 차단합니다. 이것은 극한값과 단조로움의 동시성에 대한 각 옵션에 대한 별도의 분석으로 훨씬 잘 차단됩니다. 저것들. 이것은 이미 도매가 제 시간에 "뜨지 않음"을 보장합니다. 그리고 포워드에는 상당한 단점이 있습니다. 최적화 표면의 개별 포인트만 고려하고 집계는 고려하지 않습니다. 최적화 및 자동 샘플로 섹션의 오프 랜턴 분할과 결합되어 기초 아래에서 이러한 분석의 통계적 신뢰성을 감소시킵니다)) 이것은 단지 하나의 구현일 뿐입니다. 자동 샘플과 멍청한 도매 세트를 선택하면 운이 좋을 수 있습니다. 작동하거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 자동 샘플 기간은 "좋은" 도매업자 세트가 일시적으로 감소하는 기간에 해당합니다.
그러나 어쨌든 최적화 문제는 시스템의 각 매개변수의 견고성에 대한 평가라는 점을 반복합니다. 의심스러운 경우 폐기하거나 변경하는 것이 좋습니다. 통계와 거래 로직으로 100% 확인된 것만 남겨주세요.
그래서 최적화는 이미 그것들을 분류합니다. 그것들을 어디에서 벗어날 수 있습니까?
우리는 최적화 중에 사소한 오류를 도입하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 입력 매개변수의 값은 무작위로 약간 왜곡되며 이론적으로 이는 유전 알고리즘 이 가파른 내리막으로 잘못된 극단을 반복할 수 없다는 사실로 이어집니다. 동시에 완만한 하강이 있는 극한값의 경우 약간의 왜곡도 최적화 알고리즘에 약간 영향을 줍니다.
예를 들어 극한값에 입력 매개변수 값 x, y, z, 피트니스 함수 이익 = f(x, y, z) 형식의 좌표가 있는 경우 x ± 델타, y ± 델타, z ± 델타, 여기서 델타는 값 입력 매개변수에 대한 약간의 왜곡입니다. 거짓 극값은 최종 결과에 크게 영향을 미치고 완만한 하강이 있는 극값의 경우 적합성 함수의 편차가 중요하지 않습니다.
이것은 교통 상황과 유사합니다. 도로가 좁고 미끄러우면 도로 옆으로 날지 않고 도로를 따라 운전하기가 어렵습니다. 즉, 거짓입니다. 불안정한 극단. 도로가 넓고 적용 범위가 좋으면 쉽게 운전할 수 있습니다. 더 사실입니다. 안정적인 극단. 우리는 조향에서 약간의 편차를 만들고 더 이상 좁고 미끄러운 길을 따라 운전하는 것이 불가능하여 회전에 적합합니다. 우리는 잘못된 극단을 차단합니다. 다차원 함수의 극한을 찾는 것은 다양한 경로를 따라 오르막을 오르는 것과 매우 유사하므로 비유가 매우 적절합니다.
따라서 이론적으로 유전 알고리즘은 염색체 형태의 후손이 회전에 적합하지 않고 안정적인 것을 최대화하는 경향이 있기 때문에 잘못된 극단을 피하려고 합니다.
최적화 후에는 입력 매개변수의 왜곡을 비활성화해야 합니다.
최적화 후에는 입력 매개변수의 왜곡을 비활성화해야 합니다.
어쩌면 당신은 헛되이 그들을 배제합니다, 친구. 그들은 또한 신뢰 한계를 제공할 수 있습니다.
최적화 후에는 입력 매개변수의 왜곡을 비활성화해야 합니다.
어쩌면 당신은 헛되이 그들을 배제합니다, 친구. 그들은 또한 신뢰 한계를 제공할 수 있습니다.
그리고 거래에서 어떤 종류의 왜곡이 필요합니까? 드로다운이 플러스/마이너스 킬로미터가 되도록 켤 수도 있지만 그런 즐거움은 필요하지 않습니다. 작업은 최적화 중에 불안정한 극값의 상당 부분을 차단하는 것뿐입니다.
어쩌면 당신은 헛되이 그들을 배제합니다, 친구. 그들은 또한 신뢰 한계를 제공할 수 있습니다.
자외선 유리야, 기사가 뭐야? 출판은 언제입니까?
좋은 소식! 나는 주말까지 당신의 작품을 읽고 싶습니다
행운을 빕니다!
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행운을 빕니다!
그렇습니다. 확고한 식물학, 몇 가지 공식, 매우 난해한 단어, 더 중요한 그림이 있습니다.
형사를 읽는 것이 좋습니다.
우리는 최적화 중에 사소한 오류를 도입하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 입력 매개변수의 값은 무작위로 약간 왜곡되며 이론적으로 이는 유전 알고리즘이 가파른 내리막으로 잘못된 극단을 반복할 수 없다는 사실로 이어집니다. 동시에 완만한 하강이 있는 극한값의 경우 약간의 왜곡도 최적화 알고리즘에 약간 영향을 줍니다.
예를 들어 극한값에 입력 매개변수 값 x, y, z, 피트니스 함수 이익 = f(x, y, z) 형식의 좌표가 있는 경우 x ± 델타, y ± 델타, z ± 델타, 여기서 델타는 값 입력 매개변수에 대한 약간의 왜곡입니다. 거짓 극값은 최종 결과에 크게 영향을 미치고 완만한 하강이 있는 극값의 경우 적합성 함수의 편차가 중요하지 않습니다.
이것은 교통 상황과 유사합니다. 도로가 좁고 미끄러우면 도로 옆으로 날지 않고 도로를 따라 운전하기가 어렵습니다. 즉, 거짓입니다. 불안정한 극단. 도로가 넓고 적용 범위가 좋으면 쉽게 운전할 수 있습니다. 더 사실입니다. 안정적인 극단. 우리는 조향에서 약간의 편차를 만들고 더 이상 좁고 미끄러운 길을 따라 운전하는 것이 불가능하여 회전에 적합합니다. 우리는 잘못된 극단을 차단합니다. 다차원 함수의 극한을 찾는 것은 다양한 경로를 따라 오르막을 오르는 것과 매우 유사하므로 비유가 매우 적절합니다.
따라서 이론적으로 유전 알고리즘은 염색체 형태의 후손이 회전에 적합하지 않고 안정적인 것을 최대화하는 경향이 있기 때문에 잘못된 극단을 피하려고 합니다.
최적화 후에는 입력 매개변수의 왜곡을 비활성화해야 합니다.
실수로 아무것도 왜곡할 필요가 없습니다. 이것은 GA 자체를 돌연변이 메커니즘으로 만듭니다. 각 개인이 강건함을 선택하는지 확인하고 글로벌 극단을 검색하지 않으려면 최적화가 필요합니다. opt가 요구 사항을 충족하지 않으면 이 필터 또는 설정 요소(매개변수가 무엇인지에 따라 다름)를 검토하거나 완전히 폐기해야 합니다.
GA는 참조의 시작점에만 필요합니다. 더 많거나 적은 작업 옵션의 값을 선택하여 수정한 다음 각 옵션을 개별적으로 확인합니다.
앞으로는 어떤 경우에도 필요합니다. 그렇지 않으면 어떻게 평가합니까?
예, 도매의 정확한 분석으로 포워드가 전혀 필요하지 않습니다.
포워드의 본질은 최적화된 매개변수의 극값이 시간에 따라 유동하는지 여부를 평가하는 것입니다. 저것들. 전체 테스트 영역(최적화 + 자동 샘플)에 여러 로컬 극값이 있는 경우 옵션을 차단합니다. 이것은 극한값과 단조로움의 동시성에 대한 각 옵션에 대한 별도의 분석으로 훨씬 잘 차단됩니다. 저것들. 이것은 이미 도매가 제 시간에 "뜨지 않음"을 보장합니다. 그리고 포워드에는 상당한 단점이 있습니다. 최적화 표면의 개별 포인트만 고려하고 집계는 고려하지 않습니다. 최적화 및 자동 샘플로 섹션의 오프 랜턴 분할과 결합되어 기초 아래에서 이러한 분석의 통계적 신뢰성을 감소시킵니다)) 이것은 단지 하나의 구현일 뿐입니다. 자동 샘플과 멍청한 도매 세트를 선택하면 운이 좋을 수 있습니다. 작동하거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 자동 샘플 기간은 "좋은" 도매업자 세트가 일시적으로 감소하는 기간에 해당합니다.
그러나 어쨌든 최적화 문제는 시스템의 각 매개변수의 견고성에 대한 평가라는 점을 반복합니다. 의심스러운 경우 폐기하거나 변경하는 것이 좋습니다. 통계와 거래 로직으로 100% 확인된 것만 남겨주세요.