kukacos#158
Lehet hogy rosszul értettem az oldal szövegét, de az, hogy 4 szomszédon keresgélsz (mondjuk 6 dimenzióban a valódi 12 szomszéd helyett), az 2D vetületet jelent. Az hogy időnként egy transzformációval felcseréli a szomszédsági viszonyokat, még nem jelenti, hogy 6D lenne a lokális keresés egy-egy lépése. Ahogy írod is:
"kizarolag az elejen felvett pontok korul csinal csak optimum ellenorzest"
És ezt 4 pontra csinálja csak, nem? Pedig az eredeti térben sokkal több szomszédja van mindegyiknek.
A véletlenről: ezeket az "elején felvett" pontokat hogy választja? Nem véletlen módon? Mert az oldal azt írja:
"mérjünk meg néhány tetszőleges pontot a mátrixból"
Ez nekem eléggé random választásnak hangzik...
">> ez szimplán nem igaz.
De igen, a fenti algoritmusra."
Kevered az algoritmust a problémával. Bármilyen folytonossági tulajdonság a problémáé lehet csak, nem az algoritmusé. Egy algoritmus nem tudja garantálni a feltételeket, ha azok nem igazak a problémára.
Egyébként le van ez az algoritmus publikálva valahol? Mert az ám a legjobb módja a zseniálisan új dolgok elterjesztésének... mindenesetre a belinkelt oldalon egy fia publikációra sincs hivatkozás, sem sajátra, sem máséra. Az, hogy egy módszer forradalmi-e, leginkább azzal lehet lemérni, hogy ismert problémákon benchmarkokban megveri a többi ismert algoritmust. Nem szakterületem az optimalizáció, de ezt az eddig látottak alapján eléggé kétlem: az általam ismert eljárások jóval okosabban használják ki a deriváltakat (pl. konjugált gradiens), a véletlen sorsolást (pl. CE) és lokális-globális optimumok viszonyát is (pl. STAGE), mint ez.