A teoria do caos afirma que muitos processos do mundo real que parecem aleatórios podem ser modeladas matematicamente , mas encontrar o modelo certo pode ser extremamente difícil . Uma ferramenta que os matemáticos encontrar muitas vezes resolve esses modelos é chamado de algoritmos genéticos. Em vez de utilizar métodos analíticos , o computador desenvolve o seu próprio modelo utilizando um processo semelhante ao encontrado em biologia usando aleatoriedade e mutação . Siga estes passos para criar um algoritmo genético , então, desenvolver uma série de métricas para aperfeiçoar o modelo . Instruções
Como criar algoritmos genéticos
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Reúna os dados. O problema pode ser modelar o movimento dos preços das ações ao longo de grandes períodos de tempo , as observações de temperatura ou o movimento dos planetas concisa .
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Criar um programa de computador que desenvolve o modelo . O modelo pode ser representado por uma longa seqüência de letras ou números, cada instruindo o programa para executar uma operação matemática.
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Criar 50 ou 100 seqüências aleatórias , cada uma representando uma possível solução para o problema.
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Execute cada modelo e comparar os resultados com os dados observados . Classifique cada modelo usando as métricas descritas abaixo.
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Escolha os melhores 5 ou 10 modelos. Copie -os para criar mais de 50 a 100 modelos , aleatoriamente adicionar, alterar ou apagar algumas operações em cada um.
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Repita o processo até que um modelo gera a solução correta.

Como inventar Metrics
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Medir precisão. O modelo que mais se aproxima de igualar os resultados do mundo real geralmente é o melhor candidato para o refinamento . Some os quadrados das diferenças (observada - modelo ) ^ 2 . Isto irá eliminar esses modelos com os maiores erros.
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Contagem partidas . Definir um limite para um jogo , possivelmente dentro de 0,01 por cento da resposta correta, em seguida, contar o número de partidas . Pode ser necessário começar com uma bastante grande limiar depois apertá-lo como o progresso modelos.
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Fator simplicidade na partitura. Uma solução menor, mais simples é mais elegante e fácil de entender. Uma vez que a precisão é medida , ajustar pontuação para favorecer mais curtos modelos, mais simples.
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Adicione acaso. Ajuste cada resultado aleatoriamente para permitir soluções mais fracas para avançar.
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Organizar um torneio. Comece com vários grupos de modelos e só classificar dentro de cada grupo . Isso permite que várias soluções para refinar em paralelo.
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Seja criativo. Investigação da literatura , encontrar métricas que trabalham para os outros, então refinar estas para atender às suas necessidades.