Оптимизация параметров эксперта в тестере

 
Вопрос к разработчикам: нельзя ли в тестере реализовать (опционально) при оптимизации параметров эксперта наряду с полным перебором значений параметров какой-либо вариант направленного поиска?

Пример: я хочу оптимизировать 10 параметров, каждый из которых может принимать 10 значений. Есть некий критерий оптимальности варианта (например, прибыль, или отношение прибыли к просадке и т.д.).
Вариант А: полный перебор состоит из 10^10 вариантов значений (10'000'000'000), завершение оптимизации ожидается через n-ное число дней. В результате получаю точное значение, которое наверняка соответствует лучшему набору значений из предложенных.
Вариант Б: я устанавливаю ориентировочные значения всех параметров и оптимизирую их по одному. Т.е. сначала первый (10 вариантов), потом второй с учетом лучшего значения первого (еще 10) и т.д. - итого 100. Так до тех пор, пока оптимальные значения не "утрясутся". На практике - это обычно 1-2 раза. На все про все - 30 мин. В результате получаю экстремальное значение, но нет гарантии, что экстремум глобальный.

Я в таких ситуациях поступаю по плану Б. Хорошо бы, если бы он происходил сам, без моего постоянного вмешательства.
 
ReMAG,
действительно, ты получаешь локальный экстремум. Лучше действовать последовательно по всем 10 параметрам по варианту А, но с меньшим количеством их значений, а на следующем шаге дробить большие интервалы между значениями на более мелкие. Получится вариант С.
 
ReMAG,
действительно, ты получаешь локальный экстремум. Лучше действовать последовательно по всем 10 параметрам по варианту А, но с меньшим количеством их значений, а на следующем шаге дробить большие интервалы между значениями на более мелкие. Получится вариант С.


Да, можно и так. Это просто пример. Хотя, если я правильно укажу стартовые значения, то экстремум получится, как минимум, хороший.
 
Есть научные методы сокращения числа итераций при оптимизации - генетические алгоритмы, метод градиентного спуска и т.д. Все они достаточно проработанные и имеется куча примеров, библиотек для их реализаций.
 
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.
 
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.

Это было бы по-настоящему хорошо.
 
На самом деле - можно и без него :-)
Т.к. народ начнет использовать системы с кучей параметров, а сейчас хоть есть сдерживающий фактор - скорость оптимизации :-) В системах где 2-3 параметра генетика не нужна...А если параметров больше 5-7 - то такая система не нужна :-) Но это так отступление - возможность хорошая и для современного софта - полезная, но опасная для некоторых.
 
...А если параметров больше 5-7 - то такая система не нужна :-)


Думаю, система с менее, чем 5-7 параметрами, абсолютно не адаптируема. Хотя... Это уже другая история...
 
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.


Вот это хорошо. А нельзя ли приблизительно указать сроки этого нововведения?
 
...А если параметров больше 5-7 - то такая система не нужна :-)


Думаю, система с менее, чем 5-7 параметрами, абсолютно не адаптируема. Хотя... Это уже другая история...


По классике системостроительства - параметров должно быть 2-5. Больше - плохо, меньше - маловероятно.
 
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.


Вот это хорошо. А нельзя ли приблизительно указать сроки этого нововведения?

Пока сказать точно не получится, но в ближайшие месяцы в очередных билдах.