자문 최적화 도움말을 다시 읽었습니다(직접 사용하지 않고 도움말로만 제한됨). 그것에 따르면 가장 가파른 하강, 좌표 하강, Monte Carlo의 가장 간단한 방법조차 없다는 것이 밝혀졌습니다. 차원의 저주가 있는 옵션의 열거 또는 나에게 알려지지 않은 유전 알고리즘 중 하나입니다. 구현된 두 방법 모두 리소스 집약도와 기간이 다릅니다.
내가 상황을 제대로 이해한 걸까?
그렇다면 실행 횟수를 근본적으로 줄이는 전략 테스터용 애드온이 없는 이유는 무엇입니까? 오랫동안 연구된 방법을 사용하여 최적화를 구현하십시오. 대신 필요한 자원을 늘리는 방향으로 이동하고 있습니까?
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그렇다면 실행 횟수를 근본적으로 줄이는 전략 테스터용 애드온이 없는 이유는 무엇입니까? 오랫동안 연구된 방법을 사용하여 최적화를 구현하십시오. 대신 필요한 자원을 늘리는 방향으로 이동하고 있습니까?
추가 기능은 기술적으로 수행할 수 없으며 그러한 API가 없습니다. 테스터를 작성하면 됩니다. 다음을 통해 진행 중인 실행을 분석할 가능성이 있습니다.
온테스터패스();
유전자 알고리즘은 널리 사용되며 알려지지 않은 경우 사이트에 관련 기사가 있습니다. 다른 모든 질문은 개발자에게.
자문 최적화 도움말을 다시 읽었습니다(직접 사용하지 않고 도움말로만 제한됨). 그것에 따르면 가장 가파른 하강, 좌표 하강, Monte Carlo의 가장 간단한 방법조차 없다는 것이 밝혀졌습니다. 차원의 저주가 있는 옵션의 열거 또는 나에게 알려지지 않은 유전 알고리즘 중 하나입니다. 구현된 두 방법 모두 리소스 집약도와 기간이 다릅니다.
내가 상황을 제대로 이해한 걸까?
그렇다면 실행 횟수를 근본적으로 줄이는 전략 테스터용 애드온이 없는 이유는 무엇입니까? 오랫동안 연구된 방법을 사용하여 최적화를 구현하십시오. 대신 필요한 자원을 늘리는 방향으로 이동하고 있습니까?
유전적 알고리즘이 아닌 알고리즘의 우월성을 확인하는 사례가 있습니까? 넓은 수평 섹션과 날카로운 봉우리와 골이 있는 복잡한 단계 기능의 경우 이산 데이터(EA)로 작동하는 프로그램에서 최적화된 기능은 무엇입니까?
자문 최적화 도움말을 다시 읽었습니다(직접 사용하지 않고 도움말로만 제한됨). 그것에 따르면 가장 가파른 하강, 좌표 하강, Monte Carlo의 가장 간단한 방법조차 없다는 것이 밝혀졌습니다. 차원의 저주가 있는 옵션의 열거 또는 나에게 알려지지 않은 유전 알고리즘 중 하나입니다. 구현된 두 방법 모두 리소스 집약도와 기간이 다릅니다.
유전 알고리즘 - 철저한 검색과 비교하여 실행 횟수를 매우 근본적으로 줄입니다. 함수가 충분히 부드럽다면 훨씬 더 빠르게 최적화로 이어집니다. 함수가 강력하게 "찢어진" 경우 완전한 열거조차도 쓸모가 없고 "찢어진" 함수는 알고리즘의 불안정성을 의미하며 발견된 "최적 값"은 임의의 이상값일 가능성이 있으며 최적의 점이 전혀 아닙니다.
George Merts : 유전 알고리즘 - 철저한 검색과 비교하여 실행 횟수를 매우 근본적으로 줄입니다. 함수가 충분히 부드럽다면 훨씬 더 빠르게 최적화로 이어집니다. 함수가 강력하게 "찢어진" 경우 완전한 열거조차도 쓸모가 없고 "찢어진" 함수는 알고리즘의 불안정성을 의미하며 발견된 "최적 값"은 임의의 이상값일 가능성이 있으며 최적의 점이 전혀 아닙니다.
George Merts : 이것은 가장 큰 최적화 값(균형, 회복 또는 기타)을 제공하는 매개변수의 집합으로 안정적입니다. 즉 , 입력 매개변수의 작은 변화가 최적화된 값의 큰 변화로 이어지지 않습니다 . 이런 일이 발생하면 이것은 최적의 값 이 아니라 함수의 무작위 릴리스입니다.
여기에 당신의 이전 게시물과 논리적으로 관련이있는 다른 답변이있을 수 없기 때문에 그러한 답변을 예상했습니다.
그리고 나는 모순을 강조하기 위해 물었다. 강조 표시된 색상을 함께 연결하려고 생각하십시오. 작동하지 않으면 내가 도울 것입니다. 사실 귀하의 게시물은 널리 퍼진 오해의 한 예입니다.
저는 개발자가 최적화를 위해 무엇을 제공하는지라는 질문에 관심을 갖게 되었습니다.
그들의 방법은 계곡 기능에 대처합니까?
디버깅을 위해 최적화하는 이유는 무엇입니까? 먼저, 오류 없이 작동하도록 하면 일반 테스트가 수행됩니다.네, 클라우드는 테스터에서 작동하지 않고 옵티마이저에서만 작동합니다.
오프셋))))))
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내가 상황을 제대로 이해한 걸까?
그렇다면 실행 횟수를 근본적으로 줄이는 전략 테스터용 애드온이 없는 이유는 무엇입니까? 오랫동안 연구된 방법을 사용하여 최적화를 구현하십시오. 대신 필요한 자원을 늘리는 방향으로 이동하고 있습니까?
자문 최적화 도움말을 다시 읽었습니다(직접 사용하지 않고 도움말로만 제한됨). 그것에 따르면 가장 가파른 하강, 좌표 하강, Monte Carlo의 가장 간단한 방법조차 없다는 것이 밝혀졌습니다. 차원의 저주가 있는 옵션의 열거 또는 나에게 알려지지 않은 유전 알고리즘 중 하나입니다. 구현된 두 방법 모두 리소스 집약도와 기간이 다릅니다.
내가 상황을 제대로 이해한 걸까?
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온테스터패스 ();
유전자 알고리즘은 널리 사용되며 알려지지 않은 경우 사이트에 관련 기사가 있습니다. 다른 모든 질문은 개발자에게.
저는 개발자가 최적화를 위해 무엇을 제공하는지라는 질문에 관심을 갖게 되었습니다.
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자문 최적화 도움말을 다시 읽었습니다(직접 사용하지 않고 도움말로만 제한됨). 그것에 따르면 가장 가파른 하강, 좌표 하강, Monte Carlo의 가장 간단한 방법조차 없다는 것이 밝혀졌습니다. 차원의 저주가 있는 옵션의 열거 또는 나에게 알려지지 않은 유전 알고리즘 중 하나입니다. 구현된 두 방법 모두 리소스 집약도와 기간이 다릅니다.
유전 알고리즘 - 철저한 검색과 비교하여 실행 횟수를 매우 근본적으로 줄입니다. 함수가 충분히 부드럽다면 훨씬 더 빠르게 최적화로 이어집니다. 함수가 강력하게 "찢어진" 경우 완전한 열거조차도 쓸모가 없고 "찢어진" 함수는 알고리즘의 불안정성을 의미하며 발견된 "최적 값"은 임의의 이상값일 가능성이 있으며 최적의 점이 전혀 아닙니다.
(가능하며) "최적점" 및/또는 "최적값"에 대한 정의를 제공하십시오.
이것은 가장 큰 최적화 값(균형, 회복 또는 기타)을 제공하는 매개변수의 집합으로 안정적입니다. 즉 , 입력 매개변수의 작은 변화가 최적화된 값의 큰 변화로 이어지지 않습니다 . 이런 일이 발생하면 이것은 최적의 값 이 아니라 함수의 무작위 릴리스입니다.
그리고 나는 모순을 강조하기 위해 물었다. 강조 표시된 색상을 함께 연결하려고 생각하십시오. 작동하지 않으면 내가 도울 것입니다. 사실 귀하의 게시물은 널리 퍼진 오해의 한 예입니다.
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