Genético frente a aleatorio

¿La genética hace estrategias que la gen aleatoria no puede?

Gracias quería estar seguro. No soy un programador, pero esto ha sido mi pensamiento para 1 + año, pero en realidad nunca le preguntó a ser 100% seguro. Personalmente todos mis mejores estrategias en realidad han venido de la generación aleatoria y tal vez eso es porque todos mis filtros están diseñados para producir ya casi finalizado estrategias, pero yo uso genética en la optimización, donde voy a correr varias veces.
Creo que este proceso ahorra aún más tiempo. Por lo general, sólo es necesario ejecutar gen durante un par de días/500.000 pruebas para obtener algunos buenos candidatos, a continuación, su en volver a probar, a continuación, la optimización si retests mostró promesa. (o quizá una ligera desoptimización redondeando los parámetros).

prueba

Creo que la generación de estrategias genéticas es mejor. Pero si encuentra estrategias más similares.

thomas

Sí, es mejor ejecutarlo varias veces con varias poblaciones. Suelo encontrarme con que cuando lo utilizo en optimización produce optimizaciones casi idénticas, y cuando lo vuelvo a ejecutar, tiene otras nuevas. Tiene aspectos positivos y negativos. Una vez que encuentra un "buen ADN", tiende a centrarse en él. La fuerza bruta sigue generando cualquier cosa y una variedad.

Yo uso ambos y dejo que se detenga si no mejora la aptitud después de 3 generaciones para que la próxima generación aleatoria pueda comenzar. Tengo algunas estrategias que acaba de salir bien de la evolución genética (se puede ver esto por el número de estrategia). Algunos de los candidatos al azar no lo habría hecho a través de mi filtro si no se mejora por la evolución genética - sin embargo, siguen siendo estrategias muy simples, lo cual es genial. Así que usar ambas me parece lo mejor.