Секреты заработка на Форексе
04.08.2020

Крупнейший выигрыш форекс

Тут у меня возникли сомнения в возможности решения этой задачки. Так как UGA использует представление хромосомы вещественными числами, нам нужно как-то закодировать положения вершин.

Это как раз тот случай, когда генотип хромосомы не соответствует фенотипу. Условимся считать интервал [0;1] соответствием вершине ZZ на High, интервал [4;5] соответствием вершине на Low, и интервал (1;4) соответствием отсутствия вершины. Так как протопопуляция генерируется с генами случайно в заданном интервале, первые особи будут с очень плохими результатами, может быть даже с несколькими сотнями пунктами со знаком минус. Через несколько поколений появится (хотя есть вероятность появления сразу в первом поколении) особь, у которой будут гены, соответствующие отсутствию вершин вообще. Это означало бы отсутствие торговли и уплаты неизбежного спреда. Как говорят некоторые бывшие трейдеры: “Лучшая стратегия торговли – не торговать”. Что бы заставить эту “настольную” эволюцию рождать торгующих особей, т.е.

заставить расставлять вершины альтернативного ZZ, назначим приспособленность особи с отсутствием вершин значение “-10000000.0”, заведомо поставить её на самую низшую ступеньку эволюции по сравнению с любыми другими особями. Вот код скрипта, использующего UGA для нахождения вершин альтернативного ZZ: Запустив скрипт, получаем вершины, с суммарным профитом в 4939 пунктов.

Причем, понадобилось всего лишь 17929 раз посчитать пункты против 3^100 прямого перебора, на моем компьютере 21,7 секунды против 1.6e32 года!

Отрезки черного цвета – альтернативный ZZ, небесного цвета – индикатор ZZ Итак, ответ на вопрос задачи будет звучать следующим образом: “Существуют”.

Рекомендации по работе с UGA Старайтесь корректно задавать оценочные условия в FF, чтобы ожидать адекватный результат работы выигрыш крупнейший форекс. Не бабочки гартли форекс используйте слишком малое значение параметра Precision. Хотя алгоритм и способен работать с шагом 0, всё же, следует требовать разумную точность решения задачи.

Именно для снижения размерности задач и задуман этот параметр. Крупнейший выигрыш форекс размер популяции и пороговое значение количества эпох. Хорошим решением будет назначать параметр Epoch в два раза большим, чем показал MaxOfCurrentEpoch.

Не стоит выбирать слишком большие значения, это не ускорит решение задачи. Экспериментируйте с параметрами генетических операторов. Универсальных параметров нет, и нужно задавать их исходя из условий поставленной задачи. Выводы Наряду с очень мощным штатным тестером стратегий терминала, язык MQL5 позволяет создавать не менее мощные инструменты для работы трейдера, позволяющие решать поистине грандиозные поставленные задачи. Получен очень гибкий и масштабируемый алгоритм оптимизации. И я, без стеснения, горжусь своим “велосипедом”, открытым заново. Поскольку UGA изначально разрабатывался так, что бы иметь возможность легкой модификации и расширения за счет дополнительных операторов и расчетных блоков, читатель с легкостью сможет сделать свой вклад в развитие “настольной” эволюции.

Желаю читателю успехов в поиске оптимальных решений. Лицензии: Исходные коды, прилагаемые к статье (код UGA), распространяются на условиях BSD. Генетические алгоритмы Генетические алгоритмы (ГА) — это стохастические, эвристические оптимизационные методы, впервые предложенные Джоном Холландом в 1975 году.

Они основываются на идее эволюции с помощью естественного отбора. Кроме более быстрого нахождения экстремума, к положительным свойствам генетических алгоритмов можно отнести и нахождение «глобального» экстремума. В задачах, где целевая функция имеет значительное количество локальных экстремумов, в отличие от градиентного метода, генетические алгоритмы не «застревают» в точках локального экстремума, а позволяют найти «глобальный» минимум. Генетические алгоритмы работают с совокупностью особей – популяцией , где каждая особь представляет возможное решение данной проблемы. Она оценивается мерой ее «приспособленности» согласно тому, насколько «хорошо» соответствующее ей решение крупнейший выигрыш форекс. В природе это эквивалентно оценке того, насколько эффективен организм при конкуренции за ресурсы. Наиболее приспособленные особи получают возможность «воспроизводить» потомство с помощью «перекрестного скрещивания» с другими особями популяции. Это приводит к появлению новых особей, которые сочетают в себе некоторые характеристики, наследуемые ими от родителей.

Наименее приспособленные особи с меньшей вероятностью смогут воспроизвести потомков, так что те свойства, которыми они обладали, будут постепенно исчезать из популяции в процессе эволюции. Иногда происходят мутации, или спонтанные изменения в генах. Таким образом, из поколения в поколение, хорошие характеристики распространяются по всей популяции.

Скрещивание наиболее приспособленных особей приводит к тому, что наследуются наиболее перспективные участки пространства поиска. В конечном итоге популяция будет сходиться к оптимальному решению задачи. Преимущество ГА состоит в том, что он находит приблизительные оптимальные решения за относительно короткое время. ГА оперирует следующей терминологией: Хромосома – решение рассматриваемой проблемы, носитель наследственной информации. Совокупность хромосом (значений параметров целевой функции) характеризует особь. Гены – элементы кодирования наследственной информации (параметров целевой функции). В качестве генов чаще всего выступает битовое кодирование информации. Особь – набор хромосом (совокупность параметров, для которой ищется значение целевой функции). Приспособленность особи – значение целевой функции для данного набора параметров по отношению к требуемому значению. ГА производит над особями следующие действия Генерация начальной популяции хромосом – случайным образом выбираются значения параметров целевой функции и для этих значений параметров находится значение целевой функции.

Селекция – выбор особей с наилучшей приспособленностью для воспроизводства (сортировка по значению целевой функции). Чем лучше приспособленность особи, тем выше ее шансы на скрещивание и наследование ее генов следующим поколением. Случайным образом выбирается точка разрыва – участок между соседними битами в строке. Обе родительские структуры разрываются на два сегмента по этой точке. Затем, соответствующие сегменты различных родителей склеиваются и получаются два генотипа потомков.

Случайным образом выбранный ген с некоторой вероятностью меняется на другой.

Инверсия – изменение порядка следования частей кода. Случайным образом выбирается точка разрыва – участок между соседними битами в строке. Обе части родительские структуры, разорванной по этой точке, меняются местами, после чего склеиваются.

Вначале ГА-функция генерирует определенное количество возможных решений (особей), а затем вычисляет для каждого приспособленность – близость к истине. Эти решения дают потомство (производится операция кроссовера). Более приспособленные решения имеют больший шанс к воспроизводству, а «слабые» особи постепенно «отмирают».

На определенных этапах данного процесса происходят спонтанные изменения генов (мутации и инверсии). Полезные изменения, приводящие к увеличению приспособленности особи, дают свое потомство, в то время как «бесполезные» изменения «отмирают». После скрещивания, мутаций и инверсий снова определяется приспособленность особей нового поколения. Процесс повторяется до тех пор, пока не найдено решение или не получено достаточное к нему приближение. В качестве примера применения генетического алгоритма рассмотрим задачу численного поиска решения, рассмотренную в этой статье. Целевая функция будет иметь вид В качестве функции кроссовера будем использовать операцию нахождения среднего арифметического двух рассматриваемых точек. Для скрещивания выбираются несколько точек с наилучшим решением (со значением целевой функции, наиболее близким к нулю). Мутацией будет являться операция генерации нового случайного числа рассматриваемой популяции. Инверсия будет изменять значение хромосомы на некоторую небольшую величину, таким образом осуществляя поиск в окрестностях точки с наилучшим решением. Реализация на C++ Применение генетических алгоритмов не всегда дает лучший результат по сравнению с другими методами. Однако этот метод имеет бесспорное преимущество при решении многомерных задач поиска глобального экстремума, содержащих значительное количество локальных экстремумов. Генетический алгоритм — наглядная реализация Года четыре назад, в универе услышал о таком методе оптимизации, как генетический алгоритм. О нем везде сообщалось ровно два факта: он клёвый и он не работает. Вернее, работает, но медленно, ненадежно, и нигде его не стоит использовать.

Зато он красиво может продемонстрировать механизмы эволюции. В этой статье я покажу красивый способ вживую посмотреть на процессы эволюции на примере работы этого простого метода. Нужно лишь немного математики, программирования и все это приправить воображением. Кратко об алгоритме Итак, что же такое генетический алгоритм? Это, прежде всего, метод многомерной оптимизации, т.е. Потенциально этот метод можно использовать для глобальной оптимизации, но с этим возникают сложности, опишу их позднее. Сама суть метода заключается в том, что мы модулируем эволюционный процесс: у нас есть какая-то популяция (набор векторов), которая размножается, на которую воздействуют мутации и производится естественный отбор на основании минимизации целевой функции.

Итак, прежде всего наша популяция должна размножаться. Основной принцип размножения — потомок похож на своих родителей. И лучше будет, если он будет включать элемент случайности. Но скорость развития таких систем очень низкая — разнообразие генетическое падает, популяция вырождается. Для решения этой проблемы был введен механизм мутации, который заключается в случайном изменении каких-то особей.

Этот механизм позволяет привнести что-то новое в генетическое разнообразие. Как было сказано, селекция — отбор особей (можно из только родившихся, а можно из всех — практика показывает, что это не играет решающую роль), которые лучше минимизируют функцию. Обычно отбирают столько особей, сколько было до размножения, чтобы из эпохи в эпоху у нас было постоянное количество особей в популяции. Также принято отбирать «счастливчиков» — какое-то число особей, которые, возможно, плохо минимизируют функцию, но зато внесут разнообразия в последующие поколения. Этих трех механизмов чаще всего недостаточно, чтобы минимизировать функцию. Так популяция вырождается — рано или поздно локальный минимум забивает своим значением всю популяцию. Когда такое происходит, проводят процесс, называемый встряской (в природе аналогии — глобальные катаклизмы), когда уничтожается почти вся популяция, и добавляются новые (случайные) особи.

Вот описание классического генетического алгоритма, он прост в реализации и есть место для фантазии и исследований. Постановка задачи Итак, когда я уже решил, что хочу попробовать реализовать этот легендарный (пусть и неудачливый) алгоритм, речь зашла о том, что же я буду минизимировать? Обычно берут какую-нибудь страшную многомерную функцию с синусами, косинусами и т.д. Форекс выигрыш крупнейший одна незатейливая идея — для отображения многомерного вектора отлично подходит изображение, где значение отвечает за яркость. Таким образом, мы можем ввести простую функцию — расстояние до нашего целевого изображения, измеряемое в разности яркости пикселей. Для простоты и скорости я взял изображения с яркостью 0, либо 255. С точки зрения математики такая оптимизация — сущий пустяк.

График такой функции представляет собой огромную многомерную «яму» (как трехмерный парабалоид на рисунке), в которую неизбежно скатишься, если идти по градиенту.

Единственный локальный минимум является глобальным. Проблема только в том, что уже близко к минимуму количество путей, по которым можно спуститься вниз сильно сокращается, а всего у нас столько направлений, сколько измерений (т.е. Очевидно, что решать эту задачу при помощи генетического алгоритма не стоит, но мы можем посмотреть на интересные процессы, протекающие в нашей популяции. Реализация Были реализованы все механизмы, описанные в первом параграфе. Размножение проводилось простым скрещиванием случайных пикселей от «мамы» и от «папы». Мутации производились путем изменения значения случайного пикселя у случайной особи на противоположное. А встряска производилась, если минимум не меняется на протяжении пяти шагов. Тогда производится «экстремальная мутация» — замена происходит более интенсивно, чем обычно. В качестве исходных картинок я брал нонограмы («японские сканворды»), но, по правде говоря, можно брать просто черные квадраты — нет абсолютно никакой разницы. Ниже показаны результаты для нескольких изображений. Здесь для всех, кроме «крупнейший выигрыш форекс», количество мутаций было 100 в среднем на каждую особь, особей в популяции было 100, при размножении популяция увеличивалась в 4 раза.

Для домика значения были выбраны меньшие (30 особей в популяции, мутаций по 50 на особь).

Экспериментально я выигрышные стратегии форекса установил, что использование «счастливчиков» в селекции понижает скорость стремления популяции к минимуму, но зато помогает выбираться из стагнации — без «счастливчиков» стагнация будет постоянна.

Что можно увидеть из графиков: левый график — развитие популяции «фараона» со счастливчиками, правый — без счастливчиков.

Таким образом, мы видим, что этот алгоритм позволяет решить поставленную задачу, пусть и за очень долгое время.

Слишком большое количество встрясок, в случае больших изображений, может решить большее количество особей в популяции. Оптимальный подбор параметров для разных размерностей я оставляю за рамками данного поста. Глобальная оптимизация Как было сказано, локальная оптимизация — задача довольно тривиальная, даже для многомерных случаев. Гораздо интересней посмтреть, как будет алгоритм справляться с глобальной оптимизацией. Но для этого нужно сначала построить функцию со множеством локальных минимумов.

Достаточно брать минимум из расстояний до нескольких изображений (домик, динозаврик, рыбка, кораблик). Тогда первоначальный алгоритм будет «скатываться» в какую-то случайную ямку.

Но есть более интересное решение данной проблемы: можно понять, что мы скатились в локальный минимум, сделать сильную встряску (или вообще инициировать особи заново), и в дальнейшем добавлять штрафы при приближении к известному минимуму. Замечу, что мы не имеем права трогать исходную функцию. Но мы можем запоминать локальные минимумы и самостоятельно добавлять штрафы. На этой картинке изображен результат, когда при достижении локального минимума (сильная стагнация), популяция просто вымирает. Здесь популяция вымирает, и добавляется небольшой штраф (в размере обычного расстояния до известного минимума). Более интересно, когда популяция не вымирает, а просто начинает подстрариваться под новые условия (крупнейший выигрыш форекс.

Это достигается при помощи штрафа в виде 0.000001 * sum ^ 4. В таком случае, новые образы становятся немного зашумлены: Этот шум устраняется путем ограничения штрафа в max( 0.000001 * sum ^ 4, 20). Но мы видим, что четвертого локального минимума (динозавра) достичь не удается — скорее всего, потому, что он слишком близко расположен к какому-то другому. Биологическая интерпретация Какие же выводы мы можем сделать из, не побоюсь этого слова, моделирования? Прежде всего, мы видим, половое размножение — важнейший двигатель развития и приспосабливаемости. Роль случайных, маленьких изменений чрезвычайна важна. Именно они обеспечивают возникновение новых видов животных в процессе эволюции, а у нас обеспечивает разнообразие популяции. Важнейшую роль в эволюции Земли играли природные катаклизмы и массовые вымирания (вымирания динозавров, насекомых и т.д. А отбор «счастливчиков» показал, что самые слабые организмы на сегодня способны в будущем стать основой для последующих поколений. Этот метод «сделай эволюцию сам» наглядно показывает интересные механизмы и их роль в развитии. Конечно, существует много более стоящих эволюционных моделей (основанных, конечно, на дифурах), учитывающих больше факторов, более приближенные к жизни. Конечно, существуют более эффективные методы оптимизации. Писал программу на Matlab (вернее, даже на Octave), потому что тут все — голимые матрицы, и есть инструменты для работы с картинками. Генетические алгоритмы или как учебник по биологии может помочь в функциональной оптимизации Одной из задач интеллектуальных систем является поиск оптимального решения: когда на систему влияет множество внешних и внутренних факторов, интеллектуальное устройство должно учесть их все и выбрать оптимальное поведение с точки зрения своей выгоды. Допустим, если Вы — хозяин склада, Вам необходимо учитывать много факторов (стоимость единиц товаров, спрос, издержки на хранение различных товаров на складе и т.д.) для минимизации издержек и получение наибольшей прибыли. Другой пример: вы едете по скользкой дороге, и вдруг ваш автомобиль начинает заносить, справа в нескольких метрах от вас столб, а по встречной полосе едет грузовик. Внимание вопрос: как выйти из ситуации с наименьшими потерями, а лучше вообще без них.

Факторов, которые нужно учитывать много: ваша скорость и скорость встречного автомобиля, расстояние до столба, «крутость» заноса и т.д. Давать газу, пытаясь выйти из заноса, или тормозить, или, может, попытаться аккуратно съехать в кювет, так чтобы не попасть в столб. Вариантов много, и для того чтобы определить оптимальный — нужно попробовать их все. Будь это компьютерной игрой – вы могли бы сохраниться и переигрывать до тех пор, пака результат вас не удовлетворит.

В системах искусственного интеллекта для решения подобных задач применяются генетические алгоритмы. Генетические алгоритмы – адаптивные методы поиска, которые используются для решения задач функциональной оптимизации. Они основаны на механизмах и моделях эволюции, и генетических процессов биологических алгоритмов. Скажем проще: по сути, генетический алгоритм — это метод перебора решений для тех задач, в которых невозможно найти решение с помощью математических формул.

Однако простой перебор решений в сложной многомерной задаче – это бесконечно долго. Поэтому генетический алгоритм перебирает не все решения, а только лучшие. Алгоритм берёт группу решений и ищет среди них наиболее подходящие.

Затем немного изменяет их – получает новые решения, среди которых снова отбирает лучшие, а худшие отбрасывает. Таким образом, на каждом шаге работы алгоритм отбирает наиболее подходящие решения (проводит селекцию), считая, что они на следующем шаге дадут ещё более лучшие решения (эволюционируют).

Как вы уже поняли, в теории генетических алгоритмов проводится аналогия между задачей и биологическим процессом. Отсюда и терминология… Особь – одно решение задачи. В начале алгоритма случайным образом генерируется набор решений (начальная популяция). Эти решения будут становиться лучше (эволюционировать) в процессе работы алгоритма до тех пор, пока не удовлетворят условиям задачи. Допустим, роботу необходимо объехать шесть контрольных точек за наименьшее время. Расстояние от каждой точки до каждой задано в виде матрицы расстояний. Это вариация задачи о коммивояжёре (путешественнике) – относится к классу NP-полных, проще говоря, не может быть решена с помощью математических формул.

Решение задачи – это последовательность прохождения контрольных точек. Возьмём несколько возможных решений (особей)– это и есть начальная популяция. Определения качества решений Функция пригодности – функция определяющая качество особей популяции. В нашем примере это будет сумма расстояний от точки до точки в выбранном маршруте.

где Р(1) … Р(6) – расстояние между точками в соответствующем переходе из матрицы расстояний Нам необходимо найти минимальное расстояние, поэтому, чем меньше значение ФП для особи, тем лучше. Для первой особи: Для остальных особей таким же образом получаем: Тут всё очевидно: особь №3 – лучшая, а №4 – самая плохая. Генетические операторы Дальше согласно алгоритму необходимо слегка изменить исходных особей, так чтобы они были похожи на своих родителей, но немного отличались.

Так реализуется биологическое понятие «изменчивость». Генетические операторы – определённые правила, по которым изменяются особи в следующей популяции. Среди них выделяют операторы скрещивания и мутации. Подробнее об этих операторах речь пойдёт в одной из следующих статей. Сейчас главное запомнить, что после их применения мы получим еще несколько особей – потомков. Допустим таких: Для потомков тоже посчитаны функции пригодности. Оператор селекции Настало время искусственного отбора. На этом шаге алгоритм выберет лучших особей и отбросит худших (наименее приспособленных), подобно тому, как делает селекционер, создавая новый вид растений.

Алгоритмы селекции тоже могут быть различны, не будем пока заострять на этом внимание. Просто возьмем и отбросим из первой популяции (родители + потомки) четыре худших особи.

Для наглядности посмотрим на блок-схему классического генетического алгоритма: Критерий останова генетического алгоритма Вспомним, что мы искали кратчайший путь прохождения робота через все контрольные точки. Абсолютно правильный ответ будет получен, только если перебрать все варианты, а их очень много даже для шести точек (а если точек будет больше?). Поэтому генетический алгоритм ищет не правильное решение, а оптимальное, исходя из условий, которые задаёт пользователь.

Критерий останова – условие, по которому генетический алгоритм останавливает свою работу. В начале статьи речь шла о компьютерной игре, в которой можно сохраниться и переигрывать какой-то эпизод, до тех пор, пока результат вас не удовлетворит. Ну, например, вы поставили себе цель пройти уровень без единой потерянной жизни, или за рекордное время, или убив всех врагов или не разбив машину и т.д. С генетическим алгоритмом та же история: мы ищем не самое лучшее решение, а то решение, которое нас устроит. В нашем случае мы можем указать, например, один из следующих критериев останова: Суммарный путь меньше 50 Время работы алгоритма 1 час Число циклов алгоритма 10 В течение 3 поколений не появляются особи лучше тех, которые были и т.д. Ещё немного о функции пригодности На практике далеко не всегда получается составить функцию пригодности так же просто, как в нашем примере. Для достижения этой цели вы можете варьировать много различных параметров: количество закупаемого сырья, план выпуска, зарплата рабочих, количество денег, выделяемых на модернизацию производства, повышение квалификации персонала, на рекламу и т.д.

Набор конкретных значений этих параметров и будет стратегией, скажем, на месяц. Однако нет точной математической формулы, связывающей эти параметры между собой. Поэтому в данном крупнейший выигрыш форекс для подсчёта функции пригодности необходима имитационная модель завода. Как видно из названия, это модель, имитирующая работу заводу, все его бизнес-процессы.

Подробную информацию об имитационном крупнейший выигрыш форекс вы также сможете найти на страницах LAZY SMART . А пока для краткости изложения скажем, что если на вход имитационной модели задать входные значения искомых параметров, то на выходе получим итоговую прибыль. Компьютер как бы проиграет всю деятельность завода, допустим, за месяц в убыстренной перемотке. Эта итоговая прибыль и будет значением функции пригодности для генетического алгоритма. Представим работу связки «Генетический алгоритм – Модель» на схеме. Применение генетических алгоритмов Генетические алгоритмы активно применяются в робототехнике, компьютерных играх, обучении нейронных сетей, создании моделей искусственной жизни, составлении расписаний, оптимизации запросов к базам данных, поиске оптимальных маршрутов и т.д. Такие алгоритмы могут стать хорошим помощником в бизнесе, сократить убытки и увеличить прибыль за счёт выбора оптимальных стратегий. Терминология Ниже представлена основная терминология в области генетических алгоритмов Бинарное кодирование — способ представления генотипа особи в виде цифровой последовательности, состоящей из нулей и единиц. Вещественное кодирование — способ представления генотипа особи в виде множества действительных чисел. Гаплоидные генетические алгоритмы — разновидность генетических алгоритмов, в которых каждой позиции гена хромосомы соответствует единственное значение используемого способа кодирования. Ген — элементарная структурная единица, использующаяся для кодирования особи популяции. Генетический оператор — упорядоченная последовательность действий над одной или несколькими родительскими особями, необходимая для получения потомка. Генотип — представление особи в виде набора значений генов, с которыми оперирует генетический алгоритм. Двоичное кодирование — разновидность бинарного кодирования, при которой переменные решения представляются в двоичной системе счисления.

Диплоидные генетические алгоритмы — разновидность генетических алгоритмов, в которых каждой позиции гена хромосомы соответствуют два значения используемого способа кодирования, каждому из которых дополнительно присваивается признак доминантности или рецессивности. Дискретные алгоритмы — множество генетических алгоритмов, в которых способ кодирования переменных допускает случайный перебор из конечного набора возможных решений с заранее определённой точностью и интервалом изменения каждой переменной. Длина генотипа (особи) — количество элементарных генов, которыми кодируется один генотип.

Доминантность — активное стремление гена особи повлиять на её фенотип в диплоидном генетическом алгоритме. Дочерняя особь (хромосома), потомок — новая особь популяции, полученная в результате применения генетического оператора к одной или нескольким родительским особям. Инверсия — разновидность генетического оператора, связанная с изменением порядка следования генов хромосомы. Исключение — крупнейший выигрыш форекс удаления одной или нескольких особей, использующаяся для управления численностью популяции.

Код Грея — способ бинарного кодирования, при котором обеспечивается минимальное расстояние Хэмминга между двумя близлежащими решениями, представленными в десятичной форме.

Кроссовер, скрещивание — разновидность генетического оператора, связанная с синтезом нового генотипа из фрагментов нескольких родительских особей.

Лучшая особь — особь популяции, имеющая наилучшее (наибольшее или наименьшее) значение функции приспособленности. Масштабирование функции приспособленности — предварительное преобразование функции приспособленности, выполняемое с целью улучшения сходимости генетического алгоритма. Мутация — разновидность генетического оператора, связанная с изменением одного или нескольких генов в случайных позициях хромосомы. Непрерывные алгоритмы — множество генетических алгоритмов, в которых способ кодирования переменных позволяет осуществлять случайный перебор из бесконечно большого набора возможных решений без ограничений на точность и интервал изменения каждой переменной. Особь, хромосома — самостоятельная структурная единица популяции, представляющая собой одно из возможных решений задачи, закодированных специально выбранным способом. Популяция, генофонд — совокупность особей, которые могут принимать участие в формировании потомков в ходе эволюции по выбранному репродуктивному плану.

Приспособленность лучшей особи — характеристика популяции, численно равная приспособленности лучшей особи текущей эпохи эволюции. Приспособленность особи — численное значение функции приспособленности, полученное для конкретной особи популяции. Расстояние Хэмминга — количество генов, отличающихся у двух особей в одинаковых позициях. Репродуктивный план — совокупность эволюционных стратегий, генетических операторов, правил и настроек, выбранных для конкретного генетического алгоритма. Рецессивность — отсутствие стремления гена особи повлиять на её фенотип в диплоидном генетическом алгоритме. Решение — множество значений переменных лучшей особи, существовавшей когда-либо на протяжении всего эволюционного процесса. Родительская особь (хромосома), родитель — одна из особей популяции, предоставивших генетический материал для формирования дочерней особи. Средняя приспособленность популяции — характеристика популяции, представляющая собой среднее арифметическое значение приспособленностей всех особей на текущей эпохе эволюции. Фенотип — представление особи в виде набора значений переменных, требуемых конечному пользователю, и соответствующее этому набору значение приспособленности. Функция приспособленности — функциональная зависимость, позволяющая численно оценить качественные характеристики любой особи; эквивалент понятий «функция цели» и «критерий оптимальности», используемых при решении задач оптимизации. Эволюционная стратегия — способ управления развитием эволюционного процесса. Эволюция, эволюционный процесс — процесс изменения генотипов особей популяции с течением времени в результате применения генетических операторов и эволюционных стратегий репродуктивного плана. Эпоха — законченная последовательность вычислительных операций, связанная с применением генетических операторов и эволюционных стратегий в отношении текущей популяции. Математические основы генетических алгоритмов: учеб. Геометрическая прогрессия Геометрическая прогрессия Геометрической прогрессией называется числовая последовательность задаваемая двумя параметрами b, q (q ? 0) и законом , , Число называют знаменателем данной геометрической прогрессии.

Если q > 0 все члены геометрической прогрессии имеют один и тот же знак, совпадающий со знаком числа b. Найти десятый член прогрессии и сумму её двенадцати первых членов. Арифметическая и геометрическая прогрессии Числовая последовательность.

Обращение периодической десятичной дроби в обыкновенную. Рассмотрим ряд натуральных чисел: Если заменить каждое число n в этом ряду некоторым крупнейший выигрыш форекс un , следуя некоторому закону, мы получим новый ряд чисел: называемый числовой последовательностью. Число u n называется общим членом числовой последовательности.

П р оптимальный форекс брокер и м е р ы числовых последовательностей: Арифметическая прогрессия. Числовая последовательность, каждый член которой, начиная со второго, равен предыдущему, сложенному с постоянным для этой последовательности числом d , называется арифметической прогрессией .



Виды инструментов форекс
Инструменты скальпинг форекс
Стратегия форекс follow market maker
Индикатор форекс fx multimeter для скальпинга и внутридневной торговли


Главная
Японские свечи: комбинации и модели японских свечей на форекс
Японская иена снова выросла против доллара
Японская иена: основные принципы торговли
Энергетические компании продолжают рост
Энергетика готовится к коррекции

Карта сайта

Рубрики

Максимальный депозит форекс
Государственный контроль форекс
Индикатор sessions форекс
Libertex платформа форекс
Денежный оборот форекс
Лицензия форекс украина
Необходимые индикаторы форекс
Готовые советники Сообщение varvar » 02 окт 2009, 08:38 Re: Готовые советники ценовой стабильности раза отрезок. Поведение цены писал на тему: почему тормозит МТ4, то заметил выучить, но дальше только ваш труд и собственные.


catalogfactory.ru