Cómo inventar Métricas de Software de Algoritmos Genéticos

Caos teoría afirma que muchos de los procesos de la vida real que parecen al azar puede ser modelado matemáticamente , pero encontrar el modelo adecuado puede ser extremadamente difícil . Una herramienta que los matemáticos encuentran a menudo resuelve estos modelos se llama algoritmos genéticos. En lugar de utilizar métodos analíticos , el equipo desarrolla su propio modelo utilizando un proceso similar al que se encuentra en la biología usando aleatoriedad y la mutación . Siga estos pasos para crear un algoritmo genético se desarrollan una serie de indicadores para perfeccionar el modelo . Instrucciones
Cómo crear algoritmos genéticos
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recopilar los datos. El problema se puede modelar el movimiento de los precios de las acciones durante largos períodos de tiempo, las observaciones de temperatura o el movimiento de los planetas concisa .
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Crear un programa informático que desarrolla el modelo. El modelo puede ser representado por una larga cadena de letras o números , cada uno de instruir al programa para realizar una operación matemática
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Crear 50 o 100 cadenas aleatorias , cada una representando una posible solución . el problema.
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Ejecutar cada modelo y comparar los resultados con los datos observados. Califique cada modelo usando las métricas se describen a continuación .
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Elija los mejores modelos 5 o 10. Copie estos para crear otros 50 a 100 modelos , añadiendo al azar , cambiar o eliminar algunas operaciones en cada uno.
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Repita el proceso hasta que un modelo genera la solución correcta.

Cómo inventar Métricas
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Medida precisión. El modelo que más se acerca a igualar los resultados del mundo real suele ser el mejor candidato para el refinamiento . Suma los cuadrados de las diferencias ( observado - modelo) ^ 2 . Esto eliminará los modelos con los errores más grandes .
8 partidos Count

. Establecer un umbral para un partido , posiblemente en un 0,01 por ciento de la respuesta correcta , y luego contar el número de partidos . Puede ser necesario comenzar con un umbral bastante grande, entonces aprieta como el progreso modelos.
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Factor simplicidad en la partitura . Una solución más pequeña , más simple es más elegante y más fácil de entender . Una vez que la precisión se mide , ajusta las puntuaciones a favor de modelos más cortos y simples .
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Añadir azar. Ajuste cada resultado al azar para permitir soluciones débiles para avanzar .
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Organizar un torneo. Comience con varios grupos de modelos, y sólo clasificar dentro de cada grupo . Esto permite varias soluciones para refinar en paralelo.
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Sea creativo . La investigación de la literatura , encontrar indicadores que trabajan por los demás y luego refinarlos para satisfacer sus necesidades.