Eaps@home, Поиск оптимальных генетических алгоритмов Налаштування

[nikelong]

Проект "EAPS@HOME"

----------------------------------------------------------------------------------------------------------

• Официальный сайт
• НЕТ КОМАНДЫ!
• Статус серверов проекта

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
ТОП-20 участников:
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Полезная информация:
Для идентификации пользователя в BOINC могут служить 2 вещи:
1) пара e-mail/пароль
2) межпроектный идентификационный ID (Cross-project ID) - 32значное шестнадцатиричное число.

Если Вы пожелаете подключится ещё и к другому BOINC-проекту, то помните: чтобы не плодить новых аккаунтов при подключении к новому проекту или команде, нужно обязательно везде регистрироваться с одним и тем же e-mail/паролем либо CPID. если при регистрации в проекте указать другие e-mail или пароль, BOINC создаст новый аккаунт с тем же именем!
----------------------------------------------------------------------------------------------------------

О проекте:

На сколько я понял - первая цель - поиск оптимальных генетических алгоритмов. Или по простому - алгоритмов естественного отбора. Работает по принципу "выживает сильнейший". Т.е. есть некие исходные данные и есть конечный эталонный результат, далее запускается случайным образом сгенерированный алгоритм обработки этих данных, обрабатывает исходные данные а потом результат его работы сравнивается с эталонным. И так несколько раз. Алгоритм который выдает результаты наиболее близкие к эталонным - оставляют. Остальные алгоритмы - уничтожают. Потом наилучшие алгоритмы "скрещивают" и идут дальше....
В идеале после неизвестного кол-ва мутаций алгоритм начнет выдавать эталонные результаты.

На сколько я вижу - в проекте не используются нейросети. Чистые "отборные" механизмы". В принципе такой подход имеет право на жизнь.
Есть много теорий обьясняющих как надо создавать искустенный мозг. Одни пытаются скопировать существующую структуру мозга в лоб, другие предлагают пройти все этапы эволюции начиная с нуля, третьи еще что-то, есть комбинации разных методов.... В общем - теорий много...

В данном случае нейросети ИМХО лучше потому что они уже давно доказали свою работоспособность. В принципе уже давно ясно как их создавать и затем обучать так что-бы они реально работали. И работают....

В нашем проекте Овиди не отрицает ценность генетических алгоритмов и они будут применятся в будущих версиях клиента.

З.Ы.
Что примечательно - в качестве исходных данных для проекта EAPS@HOME используются биржевые котировки IMAGE
Т.е. берут утренние котировки (исходные данные) обрабатывают и сравнивают с эталонным результатом (вечерние котировки).
Лучшие алгоритмы будут публиковатся на сайте проекта.

Ссылки по теме:

http://wiki.bc-team.org/index.php?title=EAPS%40home/en

Це повідомлення відредагував nikelong: Jul 17 2008, 01:00