iş için demir (bilgisayar) seçimi - sayfa 2

Yeni yorum
 
Vladimir :

Geliştiriciler optimizasyon için ne sunuyor sorusuyla ilgilenmeye başladım.

Yöntemleri vadi işlevleriyle başa çıkıyor mu?

telafi etmek))))))
 
Alexey Volchanskiy :
Neden hata ayıklama için optimize etmelisiniz? Önce hatasız çalışmasını sağlayın, ardından normal test yapacaktır.Evet ve bulut test cihazında çalışmaz, yalnızca optimize edicide çalışır.
Elbette hata ayıklayıcıya tıklamaktan bahsetmiyorum. Daha geniş anlamda hata ayıklama, algoritmayı ayarlama. Parametreleri olmayan bir danışman altın bir rüyadır, ancak şimdiye kadar bu düşünülmemiştir)
 
Alexey Volchanskiy :
telafi etmek))))))

Danışmanlık optimizasyon yardımını yeniden okudum (yalnızca yardımla sınırlı olarak kendim kullanmadım). Buna göre, en basit iniş, koordinat iniş, Monte Carlo yöntemlerinin bile olmadığı ortaya çıktı. Ya boyut lanetiyle seçeneklerin sıralanması ya da bilmediğim bir genetik algoritma . Uygulanan her iki yöntem de kaynak yoğunluğu ve süresi bakımından farklılık gösterir.

Durumu doğru anladım mı?

Evetse, strateji test cihazında neden çalıştırma sayısını kökten azaltan, uzun süredir üzerinde çalışılan yöntemleri kullanarak optimizasyonu uygulayan eklentiler yok; bunun yerine hareket, gerekli kaynakları artırma yönünde mi?

 
Vladimir :

Danışmanlık optimizasyon yardımını yeniden okudum (yalnızca yardımla sınırlı olarak kendim kullanmadım). Buna göre, en basit iniş, koordinat iniş, Monte Carlo yöntemlerinin bile olmadığı ortaya çıktı. Ya boyut lanetiyle seçeneklerin sıralanması ya da bilmediğim bir genetik algoritma . Uygulanan her iki yöntem de kaynak yoğunluğu ve süresi bakımından farklılık gösterir.

Durumu doğru anladım mı?

Evetse, strateji test cihazı için çalıştırma sayısını kökten azaltan, uzun süredir üzerinde çalışılan yöntemleri kullanarak optimizasyonu uygulayan eklentiler neden yok; bunun yerine hareket, gerekli kaynakları artırma yönünde mi?

Eklenti teknik olarak yapılamıyor, böyle bir API yok. Sadece test cihazınızı yazın. Devam eden çalışmayı şu şekilde analiz etme olasılığı vardır:

OnTesterPass ();


Genetik algoritma yaygın olarak kullanılıyor, sitede bilinmiyorsa bununla ilgili makaleler var. Diğer tüm sorular geliştiricilere.
 
Vladimir :

Geliştiriciler optimizasyon için ne sunuyor sorusuyla ilgilenmeye başladım.

Yöntemleri vadi işlevleriyle başa çıkıyor mu?

Gully işlevleriyle ilgili sorun nedir?
Vladimir :

Danışmanlık optimizasyon yardımını yeniden okudum (yalnızca yardımla sınırlı olarak kendim kullanmadım). Buna göre, en basit iniş, koordinat iniş, Monte Carlo yöntemlerinin bile olmadığı ortaya çıktı. Ya boyut lanetiyle seçeneklerin sıralanması ya da bilmediğim bir genetik algoritma . Uygulanan her iki yöntem de kaynak yoğunluğu ve süresi bakımından farklılık gösterir.

Durumu doğru anladım mı?

Evetse, strateji test cihazı için çalıştırma sayısını kökten azaltan, uzun süredir üzerinde çalışılan yöntemleri kullanarak optimizasyonu uygulayan eklentiler neden yok; bunun yerine hareket, gerekli kaynakları artırma yönünde mi?

Genetik algoritmalar dışındaki algoritmaların üstünlüğünü doğrulayan örnekleriniz var mı? Ve tam olarak geniş yatay kesitli, keskin tepe ve çukurlu karmaşık adım işlevleri için, ayrık veriler (EA'lar) üzerinde çalışan programlarda optimize edilecek işlevler nelerdir?
 
Vladimir :

Danışmanlık optimizasyon yardımını yeniden okudum (yalnızca yardımla sınırlı olarak kendim kullanmadım). Buna göre, en basit iniş, koordinat iniş, Monte Carlo yöntemlerinin bile olmadığı ortaya çıktı. Ya boyut lanetiyle seçeneklerin sıralanması ya da bilmediğim bir genetik algoritma . Uygulanan her iki yöntem de kaynak yoğunluğu ve süresi bakımından farklılık gösterir.

Genetik algoritma - kapsamlı aramaya kıyasla çalıştırma sayısını çok radikal bir şekilde azaltır. İşlev yeterince düzgünse, optimizasyona çok, çok daha hızlı yol açar. Eğer fonksiyon güçlü bir şekilde "yırtık" ise, o zaman tam bir numaralandırma bile işe yaramaz, "yırtık" fonksiyon algoritmanın kararsızlığı anlamına gelir ve bulunan "optimal değerler" muhtemelen rasgele aykırı değerlerdir ve optimum noktalar değildir.
 
George Merts :
Genetik algoritma - kapsamlı aramaya kıyasla çalıştırma sayısını çok radikal bir şekilde azaltır. İşlev yeterince düzgünse, optimizasyona çok, çok daha hızlı yol açar. Eğer fonksiyon güçlü bir şekilde "yırtık" ise, o zaman tam bir numaralandırma bile işe yaramaz, "yırtık" fonksiyon algoritmanın kararsızlığı anlamına gelir ve bulunan "optimal değerler" muhtemelen rasgele aykırı değerlerdir ve optimum noktalar değildir.
Lütfen "optimum nokta" ve/veya "optimum değerler" tanımını (mümkün ve mümkündür) verin.
 
Andrey Dik :
Lütfen "optimum nokta" ve/veya "optimum değerler" tanımını (mümkün ve mümkündür) verin.
Bu, kararlı olan en büyük optimize edilmiş değeri (denge, kurtarma veya başka bir şey) veren bir parametre setidir, yani giriş parametrelerindeki küçük bir değişiklik, optimize edilmiş değerde büyük bir değişikliğe yol açmaz. Bu olursa, bu optimal değer değil, sadece fonksiyonun rastgele serbest bırakılmasıdır.
 
George Merts :
Bu, kararlı olan en büyük optimize edilmiş değeri (denge, kurtarma veya başka bir şey) veren bir parametre setidir, yani giriş parametrelerindeki küçük bir değişiklik, optimize edilmiş değerde büyük bir değişikliğe yol açmaz . Bu olursa, bu en uygun değer değil , işlevin yalnızca rastgele bir sürümüdür.
Burada tam da böyle bir cevap bekliyordum çünkü bir önceki yazınızla mantıksal olarak bağlantılı başka bir cevap olamaz.

Ben de çelişkiyi vurgulamak için sordum. Düşünün, vurgulanan rengi birbirine bağlamaya çalışın. Eğer işe yaramazsa, yardım edeceğim. Gerçek şu ki, yazınız yaygın bir yanlış anlama örneğidir.
 
Andrey Dik :
Eğer işe yaramazsa, yardım edeceğim. Gerçek şu ki, yazınız yaygın bir yanlış anlama örneğidir.
Ve benim çelişkilerim ve sanrılarım nerede? Neden bilmece gibi konuşuyorsun (hadi?). Özel itirazlar var - hadi, düşüncelerinizi ortaya koyun, tartışın.
123456789...14
Yeni yorum