算法优化锦标赛。 - 页 9

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Реter Konow:

1.所以--FF值区域不仅仅是一个有两个边界的范围，在这两个边界之间只有空虚和孤独的山峰的山峰。这是一个完整的表面，有浮雕，需要一直探查下去？

2.FF是否将 "表面浮雕曲线 "转移到算法中？

3.因此，该算法必须访问大量的FF，以获得 "表面 "地形的最低 "概念"。

4.直到现在，我还把它想象成一个二维数组空间，它只是存储了一些要在有限的尝试中找到的值，但从图片来看，搜索空间实际上是三维的......

换句话说，需要搜索的数值要高几个数量级。 所以，你访问FF（看表面）做 "浮雕图 "的次数越多，就越能准确找到表面的顶点。但参考文献的数量应按竞争规则减少...我理解的东西...:)

5.因此，如果我们对表面进行最大次数的处理，我们可能会创造一个完美的浮雕副本。

6.但这样一来，次数越少，结果就会越差？

1.FF内部可以是任何东西，甚至是翻译好的《战争与和平》，或人类的基因序列。什么都可以。

2.如果你指的是FF的公式，不是。只有结果。参数 - > 结果。

3.在上面的例子中，这些函数的形式是F(x1, x2)。这就是三维搜索空间--2个参数。但之前我说过，目标是100-500个参数，这意味着搜索空间的维度将远远超过3。

4.搜索空间是多维的，远远超过3。参数的变体不计其数（仅受限于双值的属性）。我们需要应用搜索策略，这样我们就不必做完整的搜索，这才是重点。

5.这完全没有必要。当然，如果我们指的是没有一个盲目的戳破。

 
Andrey Dik:

1.任何东西都可以在FF里面，甚至是翻译好的《战争与和平》数字，或者是人类的基因序列。什么都可以。

2.如果你指的是FF的公式，不是。只有结果。参数 - > 结果。

3.在上面的例子中，这些函数的形式是F(x1, x2)。这就是三维搜索空间--2个参数。但之前我说过，目标是100-500个参数，这意味着搜索空间的维度将远远超过3。

4.搜索空间是多维的，远远超过3。参数的变体不计其数（仅受双倍值的限制）。我们需要应用搜索策略，这样我们就不必做完整的搜索，这才是重点。

5.这完全没有必要。当然，如果我们指的不是单一的盲目搜索。

因为根据冠军条件，我们正在寻找最大的值，所以它们与顶点的类比对我来说似乎更好。此外，图片上是这样描绘的。如果FF有最大的值，也有最小的值。顶部和底部。空间。物理学仍然知道4维。其他的只是在理论上。 在空间里，有空虚和物质。

如果你说在我们的情况下，搜索空间可以完全被一些无序的内容所填满，在里面你必须找到具有最大值的点，表面和浮雕的表示就会消失，而出现具有不同值的点的混乱的表示。

在这样的条件下应用搜索策略，在我看来是不可能的。另一件事是，如果它是一个熟悉的三维表面，上面有浮雕和顶点...

我理解搜索策略是有效结果的关键，但在我看来，为了使算法发挥作用，你需要表面，而不是混乱的点值（如DNA或数字战争与和平）.....

 
生活任务不欠任何人任何东西，因此可以是任何东西，包括不必受物理世界的约束。
我们通过数字抽象来定义。而且，即使搜索空间充满了随机噪声，这样的空间也有一个全局最大值。在有限的试验中确定这种最大值的准确程度是衡量算法在搜索能力方面质量的最重要指标。
 
Andrey Dik:
生活中的任务不欠任何人任何东西，因此可以是他们想要的任何东西，包括不必与物质世界相联系。
我们通过数字抽象来定义。而且，即使搜索空间充满了随机噪声，这样的空间也有一个全局最大值。在有限的试验中确定这种最大值的准确程度是衡量算法在搜索能力方面质量的最重要指标。

我同意你的观点，生活给我们设定的任务不考虑我们的能力。

你认为有可能在混沌（随机噪音）中应用搜索策略吗？

我会试一试的。:)

 
Реter Konow:

你认为你可以在混沌（随机噪音）中应用搜索策略吗？

你可以的，谁禁止的？))

然而，如果我们事先不知道搜索空间是什么，使用一些搜索策略比随机搜索要好。无论问题的性质如何，已解决的问题数量会更多，解决方案的质量也会更高。

 
Andrey Dik:
你可以，谁禁止？))

这并不容易。

所以，在有限的FF阵列空间中存在一些数字混乱，当访问时，需要读取这些数字。

使用预先设想的搜索策略，有必要减少对数值领域的调用次数，但仍要计算出最接近隐藏在数组深处的最大值的数值......。

在FF的阵列中没有排序...

然而，这并不容易。:)

 
Реter Konow:

这并不容易。

所以，在有限的FF阵列空间中存在一些数字混乱，当访问时，需要读取这些数字。

使用预先设想的搜索策略，有必要减少对数值领域的调用次数，但仍要计算出最接近隐藏在数组深处的最大值的数值......。

在FF的阵列中没有排序...

然而，这并不容易。:)

它不在那里，它可能在那里。任何东西都可以在FF中出现。想想可怜的老薛定谔的猫。除非你尝试去了解，否则你无法提前知道盒子里有什么。
 
Andrey Dik:
它不在那里，它可能在那里。任何东西都可以在FF中出现。想想可怜的老薛定谔的猫。除非你尝试去了解，否则你无法提前知道盒子里有什么。
让我们来试试...)))
 
Andrey Dik:
你想参加吗？
我只是在浏览时遇到了2个伊戈尔-沃罗丁，但后来我看到他自己也在关注。这就是为什么我删除了我的空帖。而在参与方面，我在编程方面不具备这种水平。很抱歉给您带来不便!祝大家在这场有趣的比赛中取得好成绩!
 
Реter Konow:

这并不容易。

所以，在有限的FF阵列空间中存在一些数字混乱，当访问时，需要读取这些数字。

使用预先设想的搜索策略，有必要减少对数值领域的调用次数，但仍要计算出最接近隐藏在数组深处的最大值的数值......。

在FF的阵列中没有排序...

然而，这并不容易。:)

不是所有的功能都有噪音。但有些人确实如此，所以梯度下降法失败了。

遗传 "这个名字的出现不是没有原因的，来自自然界的类比很有效：交叉、变异。

起初，我还想至少部分地使用梯度下降法，但我完全放弃了它。

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