Как используются оптимизаторы

Модель (будь то модель входа, выхода или полная система) может иметь ряд параметров, которые необходимо настраивать для достижения наилучшей отдачи от системы и ее элементов, или ряд опций, которые можно включать или отключать. Для определения оптимальной конфигурации системы используется оптимизатор, и его надо выбрать среди разнообразия существующих видов оптимизаторов.  [c.20]


Самообучающаяся система управления предназначена для того, чтобы определять аналогичные состояния в какой-либо ситуации, получать больше априорной информации с течением времени и затем, опираясь на накопленный опыт, действовать оптимальным образом с целью достижения наилучшего качества работы. Оптимизация сложных процессов посредством оптимизаторов, использующих метод проб и ошибок при вариациях параметров, обладает тем свойством, что время оптимизации велико. При этом в общем виде требуется много малых изменений параметров и система управления должна успеть отреагировать на каждое из них.  [c.163]

Все результаты оптимизации сохраняются с именами, определенными пользователем, и могут использоваться неоднократно. Настройки оптимизатора могут экспортироваться/импортироваться аналогично торговым системам.  [c.202]

Несмотря на доступность оптимизаторов , относительно небольшое число менеджеров по инвестициям в действительности используют их при формировании портфеля. Вместо этого она а основном полагаются на некоторый набор правил т закономерностей.  [c.200]


Еще один важный момент — оптимизация параметров моделей. При проведении тестов часто необходимо настраивать параметры некоторых компонентов (например, модели входа, выхода или их частей), чтобы обнаружить наилучший набор параметров и/или увидеть, как поведение модели меняется со сменой параметров. Возможно проведение нескольких видов оптимизации параметров модели. При ручной оптимизации пользователь задает параметр, который будет варьироваться, и пределы его изменения причем пользователь может одновременно управлять двумя или более параметрами, получая результаты в виде таблицы, показывающий влияние значений параметров на показатели системы. Другой метод — лобовая оптимизация, существующая в нескольких разновидностях наиболее часто — это прогонка каждого из параметров через все возможные значения. Если параметров много и их границы широки, прогонка может растянуться на годы. При этом лобовая оптимизация может быть вполне приемлема при малом количестве параметров и узких пределах их значений. Другие методы лобовой оптимизации не столь полны и не всегда способны найти оптимальный набор параметров, но работают гораздо быстрее. Последний из методов, используемый для мощной оптимизации (а в неумелых руках — для подгонки параметров под выигрыш в прошлом), — это генетические алгоритмы. Подходящий генетический алгоритм может быстро обнаружить хороший ответ (пусть даже не общий оптимум) даже из большого числа параметров с широкими пределами значений. Генетический оптимизатор — важный инструмент в арсенале разработчика торговых систем, но использоваться он должен осторожно, поскольку существует возможность подгонки , т.е. получения набора параметров, подогнанного под исторические данные, который име-  [c.17]

В следующих главах будут рассмотрены данные, симуляторы, оптимизаторы и статистика. Эти понятия будут использоваться в дальнейшем при исследовании методов входа и выхода и при попытке объединить входы и выходы в полную торговую систему.  [c.20]


Представьте себе нечто, способное решить все проблемы, связанные с созданием человека — нечто, представляющее собой вершину всех методов оптимизации и решения задач. Что это такое Известный процесс эволюции. Генетические оптимизаторы пытаются использовать часть этой невероятной способности к решению задач при помощи грубой симуляции эволюционного процесса. По параметрам общей эффективности и размаха решаемых программ никакой многоцелевой оптимизатор не превосходит хорошо написанный генетический оптимизатор.  [c.53]

Генетические оптимизаторы являются стохастическими в том смысле, что они используют в работе случайные числа. Может показаться невероятным, что бросание кубиков помогает решать задачи, но при правильном подходе это так Кроме случайности генетические оптимизаторы используют отбор и комбинирование. Продуманная интеграция случая, отбора и комбинации — причина успешной работы генетических оптимизаторов. Полное обсуждение генетических алгоритмов, служа-  [c.53]

Анализ (в смысле. математический или комплексный анализ) является расширением классического исчисления. Аналитические оптимизаторы используют наработанные методы, в особенности методы дифференциального исчисления и исследования аналитических функций для решения практических задач. В некоторых случаях анализ дает прямой (без перебора вариантов) ответ на задачу оптимизации. Так происходит при использовании множественной регрессии, где решение находится с помощью нескольких матричных вычислений. Целью множественной регрессии является подбор таких весов регрессии, при которых минимизируется сумма квадратов ошибок. В других случаях требуется перебор вариантов, например невозможно определить напрямую веса связей в нейронной сети, их требуется оценивать при помощи алгоритма обратного распространения.  [c.57]

Поскольку будущее еще не наступило, нельзя дать оптимизатору ту задачу, которую предстоит решать системе в процессе реальной торговли. Следовательно, требуется дать оптимизатору задание, решение которого было бы применимо к реальной торговле с максимальной степенью приближенности. Один из способов достичь этого состоит в том, чтобы использовать данные из прошлого, включающие характеристики, которых можно ожидать в будущем, т.е. бычьи и медвежьи периоды, периоды с трендами и без них и даже обвалы цен. Кроме того, данные должны быть максимально свежими для отражения текущих процессов на рынке. Такую выборку можно считать представительной.  [c.63]

Со стандартом GIF все обстоит гораздо сложнее. Оптимизировать файл по размеру с помощью встроенных функций графических редакторов не всегда возможно, а использование внешних компрессоров зачастую ведет к нежелательной и неоправданной потере качества изображения. Происходит это прежде всего потому, что все без исключения программы-оптимизаторы графики используют один алгоритм сжатия для разных картинок, работающий по методу удаления из палитры GIF неиспользуемых цветов и подстановки вместо них близких оттенков, что, как правило, портит картинку. Поэтому, если вы хотите, чтобы ваш бан-нер выглядел качественно и профессионально, лучше всего оптимизировать GIF вручную. Это занимает чрезвычайно много времени и требует большого терпения, но для получения хорошего результата можно пойти и на такие жертвы.  [c.138]

Но для этого нужна новая, еще более совершенная СУ, которая должна вырабатывать управляющее воздействие u ap(t) = uom(t) для САР внутри себя (как САР вырабатывала моб(0 для объекта). Она названа системой автоматического управления (САУ), в данном случае САУ производительностью труда САУ (П) Теория автоматического управления (ТАУ) . Таким образом, одной из задач теории управления является задача оптимизации. Теория оптимального управления Исследование операций . Для ее решения используется оптимизатор, реализуемый обычно с помощью вычислительной техники (чаще ЦВМ) Информатика , т.е. в САУ (П) для формирования управляющего воздействия используется ЦВМ, поэтому САУ — обычно система с ЦВМ в контуре управления. Ясно, что САУ может включать в себя системы АР. Оптимизация иногда используется и в САР, например для выбора значений некоторых доступных изменению параметров (параметрическая оптимизация).,  [c.209]

Оптимизаторы предпочитают ценные бумаги, обладающие высокими ожидаемыми доходностями, малыми стандартными отклонениями и малой величиной кова-риации с другими ценными бумагами. Очень часто при оценке этих величин используется информация из старых баз данных, содержащих тысячи ценных бумаг. До тех пор пока информация о доходности н риске не будет тщательно проверена, ошибки (например, преуменьшение стандартного отклонения ценных бумаг) могут привести к тому, что оптимизатор будет рекомендовать произвести покупку некоторых ценных бумаг, исходя из неправильных предпосылок. Даже если информация является выверенной, экстремальные исторические события могут привести оптимизатор к практически неверным решениям.  [c.200]

Кроме того, с внедрением оптимизаторов возрастает влияние новой породы профессионалов по инвестициям — числовых аналитикой (презрительно именуемых квантами ), которые координируют получение н применение оценок риска и доходности. Авторитет, приобретаемый числовыми аналитиками, уменьшает влияние ана-лигйко н менеджеров портфелей, использующих традиционные методы, к их большому неудовольствию.  [c.200]

By hanging alifs) (Изменяя ячейки яти Переменные). Это ячейки, значения которых автоматически изменяются программой оптимизатора для поиска оптимального решения. Их использует целевая ячейка формулы-решения. Переменные должны иметь разумные  [c.138]

Безусловно, вы вправе использовать и другие, более простые в эксплуатации программы, например компактный оптимизатор графики Gif lean 32, разработанный американским программистом Мартином Харингом (Martin Haring), или какой-либо другой, аналогичной ути-  [c.137]