#153
Ez kombinatorikai optimumkereses, nem teljesen azonos a Te problemaddal. Most egyebken ertem mire gondoltal korabban es valo igaz, hogy a GA-t nem mindenben valtja ki, csak olyan esetekben ahol nagyon sok dimenzio van, maskulonban valoban nincsen ertelme a gradiensnek.
> Megnéztem a belinkelt oldalt is. Hát, az ott leírtak alapján ez a HRS sima random mintavétel + lokális optimumkeresés, megspékelve azzal, hogy egyszerre csak egy 2D vetületben keresgéli a lokális optimumot, aztán cserél dimenziót.
Ez nem igy van. Nem 2D vetuletet vizsgal hanem nD vetuletet, ill nem cserel dimenziot hanem csinal egy Furier transzformaciot. Erre hivatkozik vektorforgatas cimen. Nem olvastad vegig figyelmesen. Van ott mozaikban elrendezve 4 abra is ahol az elso kepen bemutatja a kereses elso fazisat, inicializalja a kereses kezdopontjait majd a masik harom kepen egy-egy transzformacio utan megfigyelheto, hogy a kezdopontok hogyan szetszorodnak a terben es vegig az optimum centrumok kornyeken "kovalyognak" akarhany transzformaciot is csinalsz. Ezek lathatoak a vekony fekete vonallal hatarolt pontok korul. A kereses pedig ugy zajlik, hogy kizarolag az elejen felvett pontok korul csinal csak optimum ellenorzest es mivel akarhany transzformaciot is csinalsz a pontok az optimum centrumok kornyeken jarnak. Ezert van az, hogy a pesszimum centrumoknak meg csak a kozelebe se megy.
Egyebkent ott csak a megjelenites miatt van a 3D vetulet es nem 2D! 3D alatt ertsd: X, Y es a szinertek. Az optimumcentrumok fele vilagosodik a pesszimumcentrumok fele pedig sotetedik.
> Van még pár érdekes dolog az oldalon, pl. "folytonos oksági térben várható, hogy az okozatok is folytonosan képződnek le (Aki tudja miért van ez így, jelentkezzen!)" - régi trükk triviálisnak beállítani egy könnyen kritizálható állítást, pedig ez szimplán nem igaz.
De igen, a fenti algoritmusra. Fogalmazhatnam ugy is, hogy akarhogy is nezzuk, a gyakorlatban mukodik, de elmeletben meg nem tudunk valaszokat adni arra, hogy miert, mert nem tudjuk, hogy az n dimenzios folytonos terben akarhogyan vetitjuk egymasra a dimenziokat miert marad a kereses allandoan az optimumcentrumok korul szorosan. Erre vonatkozott a fenti allitas amit beideztel.
#153
3D alatt ertsd: X, Y es a szinertek. Az optimumcentrumok fele vilagosodik a pesszimumcentrumok fele pedig sotetedik.