在大厅的帮助下) - 页 3

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这个问题是可以解决的。所有必要的工具都在CodeBase 中。

你只需要写一个解释器，将基因的值（连续空间）转换成问题所需的离散空间。

该问题被简化为ff=MathAbs(f-H)的最小化。

其中f=a+b+c+....

 
vitali_yv:

在mql5上的计算可能需要TC的一生)


实际上，我只是说，你可以而且应该不使用if，还有一点关于mql4仍然比vb6快，而且快得多的事实。

表达式的长度为6，一个变量的变体数量为30，mql4的表达式在493秒（8分钟）内得到解决。因此，长度为7的表达式将需要4个小时来解决。8是120小时））。

如果条件是恒定的（相同的数字），并且表达式的长度是有限的，你可以努力工作，创建一个有现成解决方案的数组，然后通过索引在空中检索值。

 
Integer:



表达式的长度是6，一个变量的变体数量是30，在mql4中，它在493秒（8分钟）内得到解决。因此，表达式长度7将在4小时内得到解决。8是120小时）。


而总和是17 )
 
vitali_yv:
和是17 )


那么tspp也没有帮助。

在mt5的6个变量中，30个数字在90秒内解决（虽然在不同的电脑上）。

 
Integer:


那么tspp也没有帮助。

在mt5中，有6个变量，30个数字在90秒内解决了（但在不同的电脑上）。

你们在做什么？你从哪里得到这么可怕的数字？我的网络在几分钟内就训练出了成千上万的鳞片，这里....。
 
joo:
你们在做什么？这些可怕的数字是怎么来的？我的网络在几分钟内就训练出了成千上万的鳞片，这里....。


试试吧。

int start()
  {
//----
   int c[]={10, 12, 14, 17, 21, 25, 30, 36, 43, 52, 62, 74, 89, 107, 128, 154, 185, 222, 266, 319, 383, 460, 552, 662, 795, 954, 1145, 1374, 1648, 1978};
   int Find=-1;
   

         int start=TimeLocal();
            for(int i1=0;i1<ArraySize(c);i1++){
            for(int i2=0;i2<ArraySize(c);i2++){
            for(int i3=0;i3<ArraySize(c);i3++){
               Comment(i1," ",i2," ",i3);
            for(int i4=0;i4<ArraySize(c);i4++){
            for(int i5=0;i5<ArraySize(c);i5++){
            for(int i6=0;i6<ArraySize(c);i6++){
               int s=c[i1]+c[i2]+c[i3]+c[i3]+c[i4]+c[i5]+c[i6];   
            } 
            }
            }
            }
            }
            }
      

   
   Alert("! "+(TimeLocal()-start));
//----
   return(0);
  }
 
Integer:


试试吧。

不，我不像那样玩。:(

我甚至不会去尝试。我为什么要这样做？当有更多文明的方法来寻找解决方案，而不是愚蠢的蛮力。

 
joo:

不，我不像那样玩。:(

我甚至不会去尝试它们。为了什么？当有更多文明的方法来寻找解决方案，而不是愚蠢的蛮力。

唉，对于许多任务，仍然没有文明的方法来解决它们。

 
Integer:

唉，仍有许多问题缺乏文明的解决方法。

他们存在。只是往往我们不知道他们的情况。

好的。检查我是否正确理解了问题的条件。

如果a*x+b*x+c*x.....=H，求出x，a，b，c可以取值（10，12，14，17，21，25，30，36，43，52，62，74，89，107，128，154，185，222，266，319，383，460，552，662，795，954，1145，1374，1648，1978）。


问题仍然不清楚--问题中有多少个a、b、c....？


我就像个孩子一样，被 "弱？"所吸引。:)

在我看来，这个问题似乎没有实际意义，我可能是错的。如果我得到了问题的完整条件--我将给出一个 "文明 "的解决方案。而我将使用我谈到的那个工具包。

 

这不是当前的任务。

遗传算法将无济于事。接近（最小化）一个函数并不意味着向正确的方向移动，你可以站在它旁边，但输入是在另一边。这里不可能是'只对一点点'。

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