He estado trabajando en un proyecto para maximizar las funciones de salida usando un algoritmo genético. Sin embargo, a partir de la limitada cálculo sé que he pensado que había métodos para encontrar el máximo de una función matemática utilizando el cálculo? Yo supongo que la razón por la que los algoritmos genéticos se utilizan a veces para maximizar las funciones es porque hay funciones donde los métodos matemáticos no funcionan. Si estoy en lo correcto, ¿cuáles son esas condiciones? Me imagino que tal vez es porque la función no es continua ni derivable?
Respuestas
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mathreadler
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Métodos de cálculo son útiles para funciones diferenciables. Para funciones que no son diferenciables de cálculo no será de mucha ayuda. Por ejemplo, el conjunto de datos podría ser discretos. Algunos ejemplos de esto incluyen:
- Un conjunto de variables binarias como un conjunto de las decisiones sí/no. El conjunto de filtros y parámetros que vamos a utilizar para esta imagen para obtener la mejor calidad de imagen?
- Que el fin de visitar las ciudades minimizar el costo? O que los vehículos de transporte de mercancías para minimizar el tiempo y/o recursos necesarios?
- El conjunto de monedas de minimizar el tiempo para pagar una cerveza en efectivo?
Snark
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En primer lugar, el cálculo de las técnicas para determinar el valor óptimo de una función se utiliza, sin embargo, las técnicas analíticas a veces se quedan cortos. Ejemplos clásicos son si la función no es continua, pero también es posible que usted optimización en contra de una gran función (regresión logística, donde se minimiza la función que tiene 1 coeficiente por entrada, y decir un par de millones de entradas. Los algoritmos genéticos se aplica a menudo en un lugar similar, donde las técnicas analíticas no puede resolver una respuesta y métodos iterativos (tales como el método de newton, a pesar de que en realidad no se utiliza), tienen que ser aplicados.
