พันธุกรรม ขั้นตอนวิธี forex matlab

ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมใน English Plain จุดมุ่งหมายของบทช่วยสอนนี้คือการอธิบายขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมให้เพียงพอเพื่อให้คุณสามารถใช้งานได้ในโครงการของคุณเองนี่คือแบบฝึกหัดที่ไม่จำเป็นต้องใช้เพื่อช่วยในการกวดวิชา เข้าลึกมากและฉันจะไม่ทำให้ตกใจบรรดาคุณด้วยความวิตกกังวลทางคณิตศาสตร์โดยการขว้างปาสมความชั่วร้ายที่คุณทุกสองสามประโยคในความเป็นจริงฉันไม่ได้ไปโยนสมรรถภาพที่น่ารังเกียจใด ๆ ที่คุณทั้งหมดไม่ได้ในการกวดวิชานี้โดยเฉพาะ อย่างไรก็ตามยิ้มการกวดวิชานี้ได้รับการออกแบบมาให้อ่านได้สองครั้งดังนั้นอย่ากังวลว่าถ้าคุณเริ่มเรียนเพียงเล็กน้อย ผู้อ่านแดเนียลได้แปลบทสนทนานี้เป็นภาษาเยอรมันเรียบร้อยแล้วคุณสามารถหาได้ที่นี่ ผู้อ่านคนอื่น David Lewin ได้แปลบทแนะนำเป็นภาษาฝรั่งเศสคุณสามารถหาได้จากที่นี่ First Biology Lesson. Every organism มีชุดของกฎพิมพ์เขียวเพื่อพูดอธิบายว่าสิ่งมีชีวิตนั้นสร้างขึ้นจากกลุ่มอาคารเล็ก ๆ อย่างไร ของกฎระเบียบเหล่านี้จะถูกเข้ารหัสในยีนของสิ่งมีชีวิตซึ่งจะเชื่อมต่อกันเป็นสตริงที่ยาวเรียกว่าโครโมโซมยีนแต่ละตัวจะแสดงถึงลักษณะเฉพาะของสิ่งมีชีวิตเช่นสีตาหรือสีผมและมีการตั้งค่าต่างๆกันตัวอย่างเช่น การตั้งค่าสำหรับยีนสีผมอาจเป็นสีบลอนด์สีดำหรือสีน้ำตาลแดงยีนเหล่านี้และการตั้งค่าของพวกเขามักจะเรียกว่าจีโนไทร์ของสิ่งมีชีวิตการแสดงออกทางกายภาพของยีน - ตัวเอง - เรียกว่าฟีโนไทป์เมื่อสองสิ่งมีชีวิตคู่ที่พวกเขาแบ่งปันของพวกเขา ยีนผลลูกหลานอาจจบลงด้วยการมียีนครึ่งหนึ่งจากผู้ปกครองคนหนึ่งและอีกครึ่งหนึ่งจากอีกกระบวนการนี้เรียกว่าการรวมตัวกันเป็นครั้งคราวยีนอาจถูกทำให้กลายพันธุ์โดยปกติแล้วยีนที่กลายพันธุ์นี้ ไม่ได้ส่งผลกระทบต่อการพัฒนาของฟีโนไทป์ แต่บางครั้งมันจะถูกแสดงออกในสิ่งมีชีวิตเป็นลักษณะใหม่อย่างสมบูรณ์ชีวิตบนโลกมีวิวัฒนาการมาจากกระบวนการคัดเลือกโดยธรรมชาติการรวมตัวใหม่และการกลายพันธุ์เพื่อแสดงให้เห็นว่ากระบวนการเหล่านี้ทำงานอย่างไร ร่วมกันเพื่อผลิตพืชหลากหลายชนิดและสัตว์ที่เราแบ่งปันโลกของเราด้วยให้ฉันบอกเรื่องราวเล็ก ๆ น้อย ๆ เมื่อถึงเวลามีสัตว์เลื้อยคลานที่เรียกว่า Hooters Hooters ได้พัฒนาขึ้นภายในขอบเขตมืดของระบบถ้ำขนาดใหญ่ซึ่งซ่อนตัวอยู่ลึก ในท้องของเทือกเขาพวกเขามีชีวิตที่เรียบง่ายรู้สึกและมีกลิ่นหอมรอบ ๆ กำแพงถ้ำที่ชื้นสำหรับสาหร่ายพวกเขาจึงชอบกินโอโซนระหว่างโขดหินและในช่วงเวลาแห่งการผสมพันธุ์การฟังอย่างตั้งใจสำหรับคนอื่น ๆ Hooters มีอยู่ ไม่มีนักล่าในถ้ำมันเป็นเพียง Hooters, สาหร่ายและกระสุนที่เป็นมิตรเป็นครั้งคราวดังนั้น Hooters ไม่เคยมีอะไรที่ต้องกลัวยกเว้นบางครั้งอาจมีอารมณ์ไม่ดี Hooter ภายใต้ แม่น้ำพื้นดินไหลผ่านระบบถ้ำและน้ำอย่างต่อเนื่อง dripped ลงผ่านโต๊ะน้ำนำกับมันสารอาหารสดสาหร่าย thrived บนจึงมีเสมอมากมายกินและดื่มอย่างไรก็ตามแม้ว่า Hooters สามารถรู้สึกและได้ยินดีพวกเขาไม่เคยมีความต้องการใด ๆ ตาในความมืดของสนามของถ้ำและเป็นผลให้คนตาบอดโดยสิ้นเชิงนี้ไม่เคยดูเหมือนจะกังวลใด ๆ ของ Hooters แม้ว่าและพวกเขาทั้งหมดมีปลาวาฬของเวลา munching ออกไปและ hooting ในความมืดจากนั้นวันหนึ่งเกิดแผ่นดินไหวเป็นส่วนหนึ่งของ ระบบถ้ำจะยุบและเป็นครั้งแรกในหลายพันปี Hooters รู้สึกถึงความอบอุ่นของแสงแดดบนผิวของพวกเขาและ springiness นุ่มของตะไคร่น้ำใต้เท้าของพวกเขา Hooters กล้าได้กล้าเสียเพียงไม่กี่รสชาดตะไคร่น้ำและพบว่ามันคือการรับประทานอาหารได้ดียิ่งขึ้นกว่าถ้ำ สาหร่าย Ooooooooooh พวกเขา hooted ระหว่าง mouthfuls ของตะไคร่น้ำและทันทีที่มี gobbled ขึ้นโดยนกอินทรี marauding ที่ได้บินในเพื่อดูสิ่งที่ทุกความสับสนวุ่นวายเป็นเรื่องเกี่ยวกับในขณะที่มันดูราวกับว่า แม้ว่าพวกเขาจะชอบกินมอสส์พวกเขาก็ไม่สามารถบอกได้ว่านกอินทรีกำลังบินอยู่เหนือสิ่งเหล่านี้ไม่เพียง แต่พวกมันไม่สามารถบอกได้ว่าพวกมันถูกซ่อนอยู่ใต้ก้อนหินหรือไม่เว้นเสียแต่ว่ามันต่ำมากพอ ทุกๆวันมี Hooters หลายคนสะดุดออกมาจากถ้ำที่มีกลิ่นหอมหวานของมอสในรูจมูกของพวกเขาเท่านั้นที่จะถูกกวาดไปอย่างฉับพลันและกินโดยนกอินทรีสถานการณ์ของพวกเขาดูน่ากลัวจริงๆโชคดีที่หลายปีที่ผ่านมา นกอินทรีโตขึ้นเป็นจำนวนมากในความปลอดภัยของถ้ำและพอของพวกเขามีชีวิตรอดเพื่อคู่ - หลังจากที่ทุกคนนกอินทรีสามารถกินมากเพียงวันนึง, brood ของ Hooters เกิดที่ใช้ร่วมกันกลายพันธุ์เซลล์ผิวยีน เป็นผู้รับผิดชอบในการพัฒนาเซลล์ผิวที่หน้าผากของพวกเขาในระหว่างการพัฒนาทารก Hooters เมื่อเซลล์ผิวของพวกเขาเติบโตจากคำแนะนำของยีนที่กลายพันธุ์พวกเขามีความไวแสงเล็กน้อยแต่ละทารกใหม่ Hooter สามารถรู้สึก ถ้าสิ่งที่ถูกปิดกั้นแสงไปที่หน้าผากหรือไม่เมื่อเหล่าสาวน้อย Hooters เติบโตขึ้นมาใน Hooters ใหญ่และ ventured ในแสงที่จะกินมอสส์ที่พวกเขาสามารถบอกได้ว่ามีบางสิ่งบางอย่างที่ถูก swooping เหนือศีรษะหรือไม่ดังนั้น Hooters เหล่านี้เติบโตขึ้นมามีดีขึ้นเล็กน้อย โอกาสของการอยู่รอดกว่าญาติคนตาบอดโดยสิ้นเชิงของพวกเขาและเนื่องจากพวกเขามีโอกาสที่ดีกว่าในการอยู่รอดพวกเขาทำซ้ำมากขึ้นจึงผ่านยีนเซลล์ผิวใหม่ที่มีความสำคัญแสงไปยังลูกหลานของพวกเขาหลังจากที่สั้นมากในขณะที่ประชากรกลายเป็นจุดเด่นโดย Hooters กับนี้เล็กน้อย เมื่อคุณคาดการณ์กระบวนการนี้ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาและเกี่ยวข้องกับการกลายพันธุ์เล็ก ๆ ที่เกิดขึ้นในยีนเซลล์ผิวมันง่ายที่จะจินตนาการถึงกระบวนการที่เซลล์ที่ไวต่อแสงหนึ่งเซลล์อาจกลายเป็นกระจุก ของเซลล์ที่ไวต่อแสงแล้วเซลล์ภายในของกระจุกจะกลายเป็นตัวแข็งในบริเวณที่เป็นรูปเลนส์เล็ก ๆ ซึ่งจะช่วยในการรวบรวมแสงและ f มันไม่ใช่เรื่องยากที่จะจินตนาการถึงการกลายพันธุ์ที่ก่อให้เกิดพื้นที่การชุมนุมของแสงเหล่านี้สองอย่างนี้ดังนั้นการให้เกียรติวิสัยทัศน์ของกล้องส่องทางไกลใน Hooters นี่เป็นข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่กว่าญาติของ Cyclopsian ขณะที่ Hooters จะสามารถตัดสินได้ ระยะทางที่ถูกต้องและมีมุมมองที่กว้างขึ้นคุณสามารถเห็นกระบวนการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติ - การอยู่รอดของสิ่งมีชีวิตที่เหมาะสมที่สุดและการกลายพันธุ์ของยีนมีบทบาทที่มีประสิทธิภาพมากในการวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิต แต่การรวมตัวกันของสิ่งมีชีวิตจะเป็นอย่างไร เพื่อแสดงให้เห็นว่าฉันต้องบอกเกี่ยวกับ Hooters อื่น ๆ ในช่วงเวลาเดียวกับที่ Hooters กับเซลล์ที่ไวต่อแสงกำลังเล็ดลอดไปรอบ ๆ ในมอสและล้อเล่นนกอินทรีอีกตัวหนึ่งของ Hooters ได้เกิดมาซึ่งใช้ยีนที่ถูกทำให้กลายพันธุ์ ได้รับผลกระทบ hooter ของพวกเขาการกลายพันธุ์นี้ก่อให้เกิด hooter ใหญ่กว่าญาติของพวกเขาและเพราะมันเป็นขนาดใหญ่ที่พวกเขาสามารถบีบรัดในระยะทางไกลนี้เปิดออกมาเป็นประโยชน์ฉัน n ประชากรลดลงอย่างรวดเร็วเพราะ Hooters กับ hooters ใหญ่สามารถโทรหาเพื่อนที่มีศักยภาพตั้งอยู่ห่างไกลไม่เพียง แต่ แต่หญิง Hooters เริ่มแสดงความพึงพอใจเล็กน้อยกับเพศชายที่มี hooters ใหญ่ผลสุดท้ายของหลักสูตรนี้คือการที่ดีขึ้น endowed นกฮูทเทอร์เป็นโอกาสที่ดีในการผสมพันธุ์มากกว่าที่จะไม่เป็นอย่างดีในขณะที่ Hooters ในช่วงเวลาหนึ่งสัตว์ชนิดหนึ่งขนาดใหญ่เริ่มเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในช่วงเวลาที่ผู้หญิงคนหนึ่งที่มียีนของเซลล์ผิวที่มีความไวต่อแสงได้พบ Hooter กับชาย ยีนสำหรับการผลิต hooters ใหญ่พวกเขาตกหลุมรักและไม่นานหลังจากนั้นหยิบลูกไก่ทารกที่น่ารักตอนนี้เพราะโครโมโซมทารกถูกรวมตัวกันของโครโมโซมของพ่อแม่ทั้งสองทารกบางคนใช้ร่วมกันทั้งยีนพิเศษและเติบโตขึ้นไม่เพียง แต่มี เซลล์ผิวที่บอบบางแสง แต่สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมมากเกินไปลูกหลานใหม่เหล่านี้เป็นสิ่งที่ดีมากในการหลีกเลี่ยงนกอินทรีและการทำซ้ำเพื่อให้กระบวนการของวิวัฒนาการเริ่มที่จะสนับสนุนพวกเขา และอีกครั้งหนึ่งนี้ชนิดที่ปรับปรุงใหม่ของ Hooter กลายเป็นที่โดดเด่นในประชากรและอื่น ๆ และอื่น ๆ อัลกอริทึมแบบแผนเป็นวิธีการแก้ปัญหาโดยการเลียนแบบกระบวนการเดียวกันธรรมชาติของแม่ใช้พวกเขาใช้การรวมกันของการเลือกการรวมตัวกันใหม่และการกลายพันธุ์เพื่อ วิวัฒนาการทางแก้ปัญหา Neat huh เปิดหน้าเพื่อหาว่ามันทำอย่างไรอัลกอริทึมเชิงเส้นถูกประดิษฐ์ขึ้นเพื่อเลียนแบบกระบวนการบางอย่างที่สังเกตได้ในวิวัฒนาการตามธรรมชาติหลายคนรวมทั้งนักชีววิทยาต่างประหลาดใจว่าชีวิตในระดับของความซับซ้อนนั้น เราสังเกตเห็นว่าอาจมีการพัฒนาในระยะเวลาอันสั้นที่แนะนำโดยบันทึกซากดึกดำบรรพ์แนวคิดกับ GA คือการใช้พลังแห่งวิวัฒนาการเพื่อแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพพ่อของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเดิมคือ John Holland ผู้ซึ่งคิดค้นขึ้นในต้นปี 1970 s. What เป็นอัลกอริทึมทางพันธุกรรมอัลกอริธึมเชิงเส้น GAs เป็นอัลกอริธึมการค้นคว้าแบบ heuristic adaptive based บนพื้นฐานของความคิดวิวัฒนาการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติและพันธุศาสตร์ การใช้ประโยชน์จากการค้นหาแบบสุ่มที่ใช้ในการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพแม้ว่า randomized GA จะไม่มีลักษณะสุ่ม แต่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อนำการค้นหาไปสู่พื้นที่ที่มีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในพื้นที่ค้นหาเทคนิคพื้นฐานของ GA ถูกออกแบบมาเพื่อ จำลองกระบวนการในระบบธรรมชาติที่จำเป็นสำหรับการวิวัฒนาการโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่ปฏิบัติตามหลักการแรกที่ Charles Darwin ได้กำหนดไว้เพื่อความอยู่รอดของสิ่งมีชีวิตที่เหมาะสมที่สุดเนื่องจากในธรรมชาติการแข่งขันระหว่างบุคคลสำหรับทรัพยากรที่ไม่เพียงพอทำให้เกิดบุคคลที่มีกำลังมากที่สุดที่มีอำนาจเหนือคนที่อ่อนแอกว่า จะแตกต่างจากระบบ AI แบบเก่าพวกเขาไม่สามารถแตกหักได้ง่ายแม้ว่าอินพุทจะเปลี่ยนไปเล็กน้อยหรือในที่ที่มีเสียงรบกวนที่สมเหตุสมผลนอกจากนี้ในการค้นหาสถานะของรัฐขนาดใหญ่สภาพแบบหลายกิริยา พื้นที่หรือพื้นผิว n - มิติขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมอาจมีประโยชน์อย่างมากในการค้นหาโดยทั่วไปของการเพิ่มประสิทธิภาพ techn การเขียนโปรแกรมเชิงเส้น iques, heuristic, depth-first, breath-first, และ praxis. Genetic Algorithm ภาพรวมการจำลองการอยู่รอดของ fittest ในหมู่บุคคลที่เกี่ยวข้องกับการสร้างรุ่นต่อเนื่องสำหรับการแก้ปัญหาแต่ละรุ่นประกอบด้วยประชากรของสตริงอักขระที่คล้ายคลึงกับ โครโมโซมที่เราเห็นในดีเอ็นเอของเราแต่ละคนแสดงถึงจุดในพื้นที่การค้นหาและวิธีการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้บุคคลในกลุ่มประชากรจะถูกทำให้ผ่านกระบวนการวิวัฒนาการแล้วจีเอเอจะขึ้นอยู่กับการเปรียบเทียบกับโครงสร้างทางพันธุกรรมและพฤติกรรมของ โครโมโซมภายในประชากรของบุคคลที่ใช้รากฐานดังต่อไปบุคคลในประชากรที่แข่งขันกันเพื่อหาแหล่งข้อมูลและเพื่อน ๆ บุคคลที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในการแข่งขันแต่ละครั้งจะผลิตลูกหลานมากกว่าบุคคลที่ทำผลงานไม่ดีเจนจากบุคคลที่ดีแพร่กระจายไปทั่วประชากรเพื่อให้ทั้งสอง พ่อแม่ที่ดีบางครั้งอาจทำให้ลูกหลานที่ดีกว่าพ่อแม่คนใดคนหนึ่ง การสร้างความสำเร็จจะกลายเป็นความเหมาะสมกับสภาพแวดล้อมของพวกเขา Search Space ประชากรของ individualare จะถูกเก็บรักษาไว้ภายในพื้นที่การค้นหาของ GA ซึ่งแต่ละส่วนจะเป็นตัวแทนของทางออกที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละปัญหาแต่ละคนมีการเขียนโค้ดเป็นเวกเตอร์ความยาว จำกัด ของส่วนประกอบหรือตัวแปร ในแง่ของตัวอักษรบางตัวมักจะเป็นตัวอักษรไบนารีเพื่อดำเนินการต่อความคล้ายคลึงกันทางพันธุกรรมบุคคลเหล่านี้จะเปรียบกับโครโมโซมและตัวแปรจะคล้ายกับยีนดังนั้นสารละลายโครโมโซมประกอบด้วยตัวแปรหลายยีนคะแนนออกกำลังกายได้รับมอบหมายให้แก้ปัญหาที่เป็นตัวแทนความสามารถของแต่ละ บุคคลที่มีคะแนนการออกกำลังกายที่เหมาะสมที่สุดหรือใกล้เคียงที่สุดคือการแสวงหา GA มีเป้าหมายที่จะใช้การคัดเลือกพันธุ์ของโซลูชั่นเพื่อให้ลูกหลานดีกว่าพ่อแม่โดยการรวมข้อมูลจากโครโมโซม GA รักษาประชากรของ n โครโมโซมแก้ปัญหา มีค่าสมรรถภาพที่เกี่ยวข้องพ่อแม่จะถูกเลือกให้เป็นคู่ครองโดยขึ้นอยู่กับค่า fi ทำให้ลูกหลานได้รับโอกาสในการทำซ้ำเพื่อให้ลูกหลานได้รับมรดกจากพ่อแม่แต่ละคนในฐานะบิดามารดาคู่ชีวิตและลูกหลานต้องจัดเตรียมห้องไว้สำหรับผู้มาใหม่เนื่องจากประชากรจะถูกเก็บไว้ที่สถิตย์ ขนาดของประชากรที่ตายแล้วและถูกแทนที่โดยวิธีการใหม่ ๆ ในที่สุดการสร้างคนรุ่นใหม่เมื่อโอกาสในการผสมพันธุ์ในประชากรเก่าหมดไปแล้วด้วยเหตุนี้จึงหวังว่าคนรุ่นต่อ ๆ ไปจะดีขึ้นในขณะที่โซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุดจะตาย out. New รุ่นใหม่ของโซลูชั่นที่มีการผลิตโดยเฉลี่ยยีนดีกว่าวิธีการแก้ปัญหาทั่วไปในรุ่นก่อน ๆ แต่ละรุ่นต่อเนื่องจะมีการแก้ปัญหาบางส่วนที่ดีกว่ารุ่นก่อนหน้านี้ในที่สุดเมื่อประชากรได้แปรสภาพและไม่ได้ผลิตลูกหลานที่แตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด จากคนรุ่นก่อน ๆ เอง กล่าวว่าได้บรรจบกับชุดของการแก้ปัญหาที่มือรายละเอียดการดำเนินงานตาม Natural Selection. After ประชากรเริ่มต้นถูกสร้างขึ้นแบบสุ่มอัลกอริทึมวิวัฒนาการผ่านสาม operators. selection ซึ่งเท่ากับการอยู่รอดของ fittest. crossover ซึ่ง หมายถึงการผสมพันธุ์ระหว่าง individuals. mutation ซึ่งแนะนำการปรับเปลี่ยนแบบสุ่ม 1 ความคิดของ Operator. key เลือกให้ prefrence ให้กับบุคคลที่ดีกว่าช่วยให้พวกเขาสามารถถ่ายทอดยีนของพวกเขาไปสู่ยุคต่อไปความดีของแต่ละบุคคลขึ้นอยู่กับฟิตเนสของมันพยานอาจถูกกำหนดโดย ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์หรือโดยการตัดสินอัตนัย 2 Crossover Operator. Prime ปัจจัยที่โดดเด่นของ GA จากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ บุคคลสองคนได้รับการคัดเลือกจากประชากรโดยใช้ตัวเลือกการดำเนินการเว็บไซต์ครอสโอเวอร์พร้อมสตริงบิตจะถูกสุ่มเลือกค่าของ ถ้ามี S1 000000 และ s2 111111 และจุดครอสโอเวอร์ 2 คือ S1 110000 และ s2 0011 11. สองลูกใหม่ที่สร้างขึ้นจากการผสมพันธุ์นี้จะใส่ลงในรุ่นต่อไปของประชากรโดย recombining ส่วนของบุคคลที่ดีกระบวนการนี้มีแนวโน้มที่จะสร้างบุคคลที่ดียิ่งขึ้น 3 Operator Mutation ด้วยความน่าจะต่ำบางส่วนของ บุคคลใหม่จะมีบางส่วนของพวกเขา flipped. Its วัตถุประสงค์คือการรักษาความหลากหลายภายในประชากรและยับยั้งการบรรจบกันก่อนวัยเดียวการกระทำเพียงอย่างเดียวทำให้เกิดการเดินแบบสุ่มผ่านช่องว่างการค้นหาและการเลือกโดยไม่ต้องข้ามสร้างขนานเสียงรบกวนใจกว้างเนินเขา - อัลกอริธึมการปีนเขาผลกระทบของการดำเนินการทางพันธุกรรมการเลือกเพียงอย่างเดียวจะมีแนวโน้มที่จะเติมประชากรด้วยสำเนาของบุคคลที่ดีที่สุดจากประชากรการเลือกตัวเลือกและตัวครอสโอเวอร์จะมีแนวโน้มที่จะทำให้อัลกอริทึมมาบรรจบกันในทางออกที่ดี การกลายพันธุ์เพียงอย่างเดียวทำให้เกิดการเดินแบบสุ่มผ่านพื้นที่การค้นหาการเลือกและการกลายพันธุ์สร้าง Parallel, เสียงรบกวน, อัลกอริธึมการปีนเขาอัล gorithms. randomly เริ่มต้นประชากร t. determine การออกกำลังกายของประชากร t. select พ่อแม่จากประชากร t. perform ครอสโอเวอร์เมื่อพ่อแม่สร้างประชากร t 1.perform การกลายพันธุ์ของประชากร t ออกกำลังกาย 1.determine ของประชากร t 1.until บุคคลที่ดีที่สุดคือดีพอใน ส่วนย่อยก่อนหน้านี้ได้รับการอ้างว่าผ่านการดำเนินการของการคัดเลือกการครอสโอเวอร์และการกลายพันธุ์ GA จะผสานเข้าหายุคต่อ ๆ ไปที่มีต่อทั่วโลกหรือใกล้เคียงกับการเลือกปฏิบัติทั่วโลกว่าเหตุใดการดำเนินการที่เรียบง่ายเหล่านี้ควรสร้าง techiques ที่รวดเร็วมีประโยชน์และมีประสิทธิภาพเป็นส่วนใหญ่เนื่องจากข้อเท็จจริง ที่รวมทิศทางและโอกาสในการค้นหาอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลเนื่องจากประชากรโดยนัยจะมีข้อมูลมากกว่าเพียงแค่คะแนนการออกกำลังกายแต่ละอย่าง GA จึงรวมข้อมูลที่ซ่อนไว้ในโซลูชันพร้อมด้วยข้อมูลที่ดีจากโซลูชันอื่นเพื่อสร้างโซลูชันใหม่ ๆ ด้วยดี ที่ได้รับมาจากพ่อแม่ทั้งสองอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้หวังว่าจะสามารถนำพาความ อัลกอริธึมในการสำรวจและใช้ประโยชน์พร้อม ๆ กันจำนวนที่เพิ่มขึ้นของเหตุผลทางทฤษฎีและการประยุกต์ใช้งานที่ประสบความสำเร็จในการแก้ปัญหาในโลกแห่งความจริงช่วยเสริมข้อสรุปว่า GAs เป็นเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพมากบทนำเกี่ยวกับอัลกอริทึมทางพันธุกรรม mit press แก้ไขโดย Melanie Mitchell วิศวกรรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์แก้ไขโดย G Winter et al c1995 การสร้างขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่แก้ไขโดย Gregory JE Rawlins c1991 สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้กลไกทางพันธุกรรมโปรดดูที่พันธมิตร Chun's article การใช้ Algorithms ทางพันธุกรรมในการพยากรณ์ตลาดการเงิน Burton แนะนำในหนังสือของเขา A Random Walk Down Wall Street, 1973 ว่าเป็นลิงปิดตาปาเป้าปาเป้าที่หนังสือพิมพ์หน้าทางการเงินสามารถเลือกผลงานที่จะทำเช่นเดียวกับหนึ่งคัดเลือกโดยผู้เชี่ยวชาญในขณะที่วิวัฒนาการอาจทำให้มนุษย์ไม่มาก ชาร์ลส์ดาร์วินทฤษฎีที่มีประสิทธิภาพมากเมื่อนำมาใช้โดยตรงเพื่อช่วยให้คุณ pi หุ้น ck เช็คเอาท์วิธีการเลือกสต็อคสตาร์ทอัลกอริธึมทางพันธุกรรม GAs มีขั้นตอนวิธีแก้ปัญหาหรือ heuristics ที่เลียนแบบกระบวนการวิวัฒนาการตามธรรมชาติซึ่งแตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียม ANNs ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานเหมือนกับเซลล์ประสาทในสมองขั้นตอนเหล่านี้ใช้ประโยชน์ แนวคิดของการคัดเลือกโดยธรรมชาติเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาดังนั้น GA จึงมักใช้เป็นตัวเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อปรับพารามิเตอร์เพื่อลดหรือเพิ่มผลตอบรับซึ่งสามารถนำมาใช้เป็นอิสระหรือในการสร้าง ANN ได้ ตลาดการเงินขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมมักใช้เพื่อหาค่าที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์ในกฎการซื้อขายและสามารถสร้างขึ้นในรูปแบบ ANN ออกแบบมาเพื่อรับหุ้นและระบุธุรกิจการค้าหลายการศึกษาแสดงให้เห็นว่าวิธีการเหล่านี้สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพรวมถึงอัลกอริทึมทางพันธุกรรม ปฐมกาลการประเมินผลสต็อกโดย Rama และการประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมในการทำเหมืองข้อมูลตลาดทุน Optimi zation 2004 โดย Lin, Cao, Wang, Zhang เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ANN ดูเครือข่ายประสาทเทียมการพยากรณ์ผลกำไรขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่ทำงานขั้นตอนวิธีเชิงอารมณ์ถูกสร้างโดยใช้เวกเตอร์ทางคณิตศาสตร์ซึ่งเป็นปริมาณที่มีทิศทางและขนาดพารามิเตอร์สำหรับแต่ละกฎการซื้อขายจะแสดง ด้วยเวกเตอร์แบบหนึ่งมิติที่สามารถคิดได้ว่าเป็นโครโมโซมในแง่ทางพันธุกรรมในขณะเดียวกันค่าที่ใช้ในแต่ละพารามิเตอร์อาจถูกคิดว่าเป็นยีนซึ่งจะถูกปรับเปลี่ยนโดยใช้การคัดเลือกโดยธรรมชาติตัวอย่างเช่นกฎการซื้อขายอาจเกี่ยวข้องกับการใช้งาน ของพารามิเตอร์เช่น Moving Average Convergence-Divergence MACD Exponential Moving Average EMA และ Stochastics อัลกอริทึมทางพันธุกรรมจะป้อนค่าลงในพารามิเตอร์เหล่านี้โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุดเมื่อเวลาผ่านไปการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ จะนำมาใช้และจะทำให้เกิดผลกระทบที่พึงปรารถนาต่อ รุ่นต่อไปมีสามประเภทของการดำเนินงานทางพันธุกรรมที่สามารถดำเนินการ Crossovers เป็นตัวแทนของการสืบพันธุ์และ biologi cal crossover ที่เห็นในชีววิทยาโดยที่เด็กใช้เวลาในลักษณะบางอย่างของพ่อแม่ข้อควรจำคือการกลายพันธุ์ทางชีวภาพและถูกนำมาใช้เพื่อรักษาความหลากหลายทางพันธุกรรมจากคนรุ่นต่อไปโดยการแนะนำการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ แบบสุ่มการเลือกคือขั้นตอนที่แต่ละคน genomes ได้รับการคัดเลือกจากประชากรสำหรับการผสมพันธุ์หรือ crossover ในภายหลังการดำเนินการสามขั้นตอนเหล่านี้จะใช้ในขั้นตอนห้าขั้นตอนเริ่มต้นการสุ่มตัวอย่างซึ่งแต่ละโครโมโซมมีความยาว n โดย n เป็นจำนวนพารามิเตอร์นั่นคือ a จำนวนสุ่มของพารามิเตอร์ที่มีการจัดตั้งขึ้นโดยมีองค์ประกอบ n แต่ละเลือกโครโมโซมหรือพารามิเตอร์ที่เพิ่มผลที่พึงประสงค์สันนิษฐานกำไรสุทธิป้อนผู้ให้บริการการผ่าเหล่าหรือครอสโอเวอร์ไปยังพ่อแม่ที่เลือกและสร้างลูกหลานรวบรวมลูกหลานและประชากรปัจจุบันเพื่อสร้าง ประชากรใหม่ที่มีตัวดำเนินการเลือกทำตามขั้นตอนที่สองถึงสี่ครั้งในแต่ละครั้งกระบวนการนี้จะส่งผลให้เกิดการให้บริการที่ดีขึ้น le chromosomes หรือพารามิเตอร์สำหรับใช้ในกฎการค้ากระบวนการนี้จะสิ้นสุดลงเมื่อมีการพบเกณฑ์การหยุดชั่วคราวซึ่งอาจรวมถึงเวลาทำงานสมรรถนะจำนวนรุ่นหรือเกณฑ์อื่น ๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MACD อ่าน Trading The MACD Divergence. Using Genetic อัลกอริธึมในการเทรดในขณะที่ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมถูกใช้โดยสถาบันการค้าเชิงปริมาณในเชิงปริมาณผู้ค้าแต่ละรายสามารถใช้พลังของอัลกอริทึมทางพันธุกรรมได้โดยไม่ต้องมีการศึกษาระดับปริญญาขั้นสูงทางคณิตศาสตร์โดยใช้ซอฟต์แวร์หลายแพคเกจในตลาดโซลูชั่นเหล่านี้มีตั้งแต่แพคเกจซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลนมุ่งสู่ตลาดการเงิน ไปยังโปรแกรม Microsoft Excel add-on ที่สามารถอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ได้มากยิ่งขึ้นเมื่อใช้แอพพลิเคชันเหล่านี้ผู้ค้าสามารถกำหนดชุดของพารามิเตอร์ที่เหมาะสมแล้วโดยใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมและชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์บางแอพพลิเคชันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ที่ใช้และ ค่าสำหรับพวกเขาในขณะที่คนอื่น ๆ ส่วนใหญ่เน้นเพียงการเพิ่มประสิทธิภาพค่าสำหรับชุดที่กำหนด ของพารามิเตอร์หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ได้รับจากโครงการเหล่านี้โปรดดูที่ The Power Of Program Trades. Important การเพิ่มประสิทธิภาพเคล็ดลับและ Tricks. Curve เหมาะสมมากกว่าการออกแบบระบบการซื้อขายรอบ ๆ ข้อมูลทางประวัติศาสตร์มากกว่าการระบุพฤติกรรมที่ทำซ้ำได้ซึ่งถือเป็นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับผู้ค้าโดยใช้พันธุกรรม อัลกอริธึมระบบการซื้อขายใด ๆ ที่ใช้ GA ควรได้รับการทดสอบไปข้างหน้าบนกระดาษก่อนการใช้งานสดการเลือกพารามิเตอร์เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการนี้และผู้ค้าควรหาค่าพารามิเตอร์ที่สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในราคาของการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดตัวอย่างเช่นลองใช้วิธีอื่น ตัวชี้วัดและดูว่ามีความสัมพันธ์กับการเปิดตลาดที่สำคัญขั้นตอนวิธีเชิงเศรษฐนิเวศเป็นวิธีที่ไม่ซ้ำกันในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยการควบคุมพลังของธรรมชาติโดยใช้วิธีการเหล่านี้ในการทำนายราคาหลักทรัพย์ผู้ค้าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกฎการซื้อขายโดยการระบุค่าที่ดีที่สุดที่จะใช้สำหรับ แต่ละพารามิเตอร์สำหรับการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดอย่างไรก็ตามอัลกอริทึมเหล่านี้ไม่ใช่ Holy Grail และผู้ค้าควร ระมัดระวังในการเลือกพารามิเตอร์ที่เหมาะสมและไม่โค้งพอดีกับพอดีเพื่ออ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตลาดให้ตรวจสอบฟังตลาดไม่เก่งของมันจำนวนเงินสูงสุดของเงินที่ประเทศสหรัฐอเมริกาสามารถยืมเพดานหนี้ที่ถูกสร้างขึ้นภายใต้เสรีภาพที่สอง พันธบัตร Act. The อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินยืมเงินไว้ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากอื่น 1 มาตรการทางสถิติของการกระจายตัวของผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดหรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสแห่งสหรัฐอเมริกา ในปีพ. ศ. 2476 ตามพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มครัวเรือนภาคเอกชนและภาครัฐที่ไม่หวังผลกำไร US Bureau of Labor ย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR, สกุลเงินของประเทศอินเดีย Rupee ประกอบด้วย 1