算法优化锦标赛。 - 页 118

[Реter Konow]

Andrey Dik:

准确度和对FF的调用次数是两个评价标准，准确度为3倍 为佳。

尊敬的专题组成员，记得最近你在搜索一个可靠的未知的 最大值时，忽略了结果的准确性问题。

在你的一个帖子中，你明确表示不可能找到一个可信的最大值，因此 "准确性 "的标准就不存在了。

然后你决定让你所寻找的最大值可靠地被知道。

在这之后，有一种新的态度，即3倍的准确性优于击中的数量。

只要考虑到，当有人告诉你，冠军的规则 不是最初想出来的，这绝不是没有道理的。

[Dmitry Fedoseev]

Alexander Laur:
然后回答这个问题：为什么准确性比FF电话的数量要有价值3倍！？

你在什么地方，你甚至知道我们在这个话题中谈论的是什么吗？

你断章取义，照样不懂。

有两种选择：以无限次呼叫FF的方式来争取准确性，以及有限的呼叫FF的方式来争取准确性。优化算法是在优化时间有限的情况下使用的，也就是说，第二个选项意味着算法的质量是通过在有限的FF数量下找到最大值的准确性来判断的。对于优化算法的应用条件来说，第二种选择更为自然。

[Dmitry Fedoseev]

Alexander Laur:
而这就是你认为值得用来决定胜负的论据？

你不知道，但有可能明确无误地确定赢家。限制ff调用的数量，并通过与优化后的函数的实际最大值相匹配的准确性来评估。

[Dmitry Fedoseev]

Alexander Laur:

答案很简单。

1.如果一个算法不能以给定的精度找到一个极值，那么它在锦标赛中就没有地位。

2.考虑到第1点，只有以一定的精度搜索极值的算法才能参与决定胜负。

3.在准确性方面没有排名。准确度是由一个范围给出的。

4.根据FF被访问的次数来决定胜负。

我这就走，现在是凌晨两点。

一个远离主题的理论家的幻想。

优化算法没有义务找到最大值，因为可能有非常棘手的函数，优化算法的目的不是做精确的算术。如果有足够的时间，任何即使是曲棍球创造的优化算法都有可能找到最大值。所以第1点并不重要。

2）是否有一个新的冠军组织者？

3.见第2点。

4.见我以前的帖子。优化算法不是在寻找一个极值，而是在寻找一个最大值，它不知道何时停止。

[Dmitry Fedoseev]

Jooooooooooooo，你在哪里，在什么地方犯了这么多的罪？也许你应该去教堂，忏悔，或类似的事情......。

安德鲁，听着，每个先生不进来踢你就过不了这个话题。

[Реter Konow]

从在交易中使用AO的实践来看，主要是调整被测试策略的参数值，并寻找能使利润最大化的变体，调用的数量比精确度要重要得多。

测试时间和CPU负载取决于呼叫的数量，而准确度则决定了利润率在一个美分范围内的差异。

所以这就是实践。

[Andrey Dik]

Dmitry Fedoseev:

Jooooooooooooo，你在哪里，在什么地方犯了这么多的罪？也许你应该去教堂，忏悔，或类似的事情......

安德鲁，听着，每个先生不进来踢你就过不了这个话题。

是啊...罪恶的，肯定的。我去过教堂，当地的狗开始嚎叫，修女开始密集地洗礼....。

[Andrey Dik]

Реter Konow:

从在交易中使用AO的实践来看，主要是调整被测试策略的参数值，并寻找能使利润最大化的变体，调用的数量比精确度要重要得多。

测试时间和CPU负载取决于呼叫的数量，而准确度则决定了在一个美分范围内的利润率差异。

所以这就是实践。

那么，设置点击率的限制，问题出在哪里？因此，在冠军赛中，有一个限度，少一点--请，多一点--妮妮！"。

[Реter Konow]

Andrey Dik:
所以设定一个点击率的限制，有什么问题？因此，在冠军赛中，有一个限制，少一点--请，但多一点--尼尼！"。

在我看来，这不是确定EA优先次序的正确方法。

在交易中，AO是一种用于近似（而不是绝对准确）计算策略盈利能力的工具，可接受的误差可能在一美元以内。

然而，如果你努力实现最大的准确性（顺便说一下，这与相信在未来发现的价值将带来金山银山一样具有牵强附会的意义），你会过分地过度使用计算机资源和你的时间。

实践要求我们理性对待，有效使用工作工具。

[Andrey Dik]

Alexander Laur:

...例如，如果优化步骤是0.01，那么竞争者获得的数值必须彼此相差小数点后的第二个数字。 ...

进入任何一个在线图形生成器，尝试绘制抛物线或双曲线。你会看到，以0.01的步长改变一个参数，可以改变10000的数值，也可能是0.0001的数值。这被称为 "非线性"。数学课程6-7年级。