시간 프레임 매개변수가 있습니다: TF_UP(높음) 및 TF_DOWN(낮음), 오래된 것이 항상 젊은 것보다 커야 합니다. 그렇지 않으면 input_incorrect가 나옵니다. 테스터에 0의 결과가 많이 있으며 유전학은 (빠르긴 하지만) "무의미하게 작동합니다". 그리고 결국 이 2개의 매개변수를 제거하고 아래에 설명된 유형의 새 매개변수를 생성하고 최적화만 하고 이미 OnInit 함수 에는 이 매개변수에 따라 2개의 다른 매개변수에 대체가 있습니다.
잘못된 매개변수는 원칙적으로 3가지 이유로 비활성화됩니다.
1. 해당 지역에 대한 연구는 관심이 없습니다(예: 가장 이해하기 쉬운 옵션으로 여러 기간을 제외함).
맞아요.
음, "잘못된" 매개변수를 포함하지 않고 예제에서 MA 최적화를 구성하는 방법은 무엇입니까?
좋아, 동의한다. 나는 부주의하게 보았다. 최적화를 위해 유효하지 않은 간격 컷이 있는 다른 매개변수를 제거합니다.
좋아, 동의한다. 나는 부주의하게 보았다. 최적화를 위해 유효하지 않은 간격 컷이 있는 다른 매개변수를 제거합니다.
예가 가능합니까?
예가 가능합니까?
동의한다. 그러나 기간은 어떻습니까?
동의한다. 그러나 기간은 어떻습니까?
또한 - 연속 간격 내부의 int를 시간 프레임으로 변환합니다. 예를 들어, 모든 TF 값으로 배열을 만들고배열 인덱스 로 최적화
또한 - 연속 간격 내부의 int를 시간 프레임으로 변환합니다. 예를 들어, 모든 TF 값으로 배열을 만들고 배열 인덱스 로 최적화
글쎄, 내 생각에는 이것은 이미 목발처럼 보인다 ... 아마도 내가 틀렸을 수도 있지만 이것은 내가 시작 예제와 함께해야했던 것과 실질적으로 동일합니다. 이 경우가 아니면 먼저 전체 어레이를 파일에 업로드할 필요가 없습니다...
일반 최적화 중에 OnTester()에서 "잘못된" 매개변수를 걸러내는 아이디어를 생각해 냈습니다.
INIT_PARAMETERS_INCORRECT의 결과를 보기에서 제거하기 위해 유전학을 방해하지 않고 밝혀졌습니다.
즉시 또 다른 질문이 생겼습니다. 이 경우 이익에서 "깊은 마이너스"를 발행할 수 있습니까?
내가 한 것처럼 별도의 매개 변수가 생성되고 그 값에 따라 다른 값이 대체됩니다.
간단한 예(2주 전에 완료):
시간 프레임 매개변수가 있습니다: TF_UP(높음) 및 TF_DOWN(낮음), 오래된 것이 항상 젊은 것보다 커야 합니다. 그렇지 않으면 input_incorrect가 나옵니다. 테스터에 0의 결과가 많이 있으며 유전학은 (빠르긴 하지만) "무의미하게 작동합니다". 그리고 결국 이 2개의 매개변수를 제거하고 아래에 설명된 유형의 새 매개변수를 생성하고 최적화만 하고 이미 OnInit 함수 에는 이 매개변수에 따라 2개의 다른 매개변수에 대체가 있습니다.