スポンサードリンク トレードルールの最適化は必ずしも有効とは限りません。 変数空間が必ずしも綺麗な山型であるとは限らないからです。ところどころ突出したパフォーマンスのあるスパイク状の変数空間では最適化は適切に行われません。 ではパフォーマンス空間がスパイク状であるか山型であるかを見分けるにはどうすればよいのでしょうか？ その方法の一つは最適化過程を観察することです。 最適化の過程で世代が交代するにしたがって適合度つまりパフォーマンスが向上しているかどうかを確かめることで最適化過程の健全性を測ることができます。 逆に世代が交代しても適合度が上昇しない場合は要注意です。確かに山型の変数空間でも最初の世代で１番パフォーマンスの高い部分を見つけてくるばあいもありますが、もう一度最適化をやり直すなどして確かめる必要があるでしょう。 全ての世代で前の世代より適合度が上昇することは稀ですが、10世代なら3〜4回は適合度の上昇が見られるほうがよいでしょう。 スポンサードリンク  |
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