关于策略优化中遗传算法的请教

lshhaaa

关于策略优化中遗传算法，请问：
1、采样数量的设定和优化次数有推荐的比例吗？   比如优化次数为10000，采样数量一般不低于多少合适呢？

2、感觉遗传算法的效果很好，也可能是因为和传统算法对比的数据量少没发现问题。请问为达到或接近传统算法的效果，在使用遗传算法上有什么注意事项吗？

3、遗传算法没有预估完成时间，对大量数据运算很不方便，建议增加遗传算法的预估完成时间（粗略时间即可，对误差不做要求）。

4、用遗传算法，发现CPU启动了三个内核开始运算（但负荷未满档），是否说明，遗传算法也可以有简单的多核并行优化能力？
谢谢

技术006

1.这个需要你根据自身情况决定，没有推荐值。
2.没有
3.给不了完成时间，因为遗传算法类似于发散查找区域值。运算多少次具有不可预见性。
4.遗传算法不支持多核。

lshhaaa

技术006 发表于 2022-9-30 08:45
1.这个需要你根据自身情况决定，没有推荐值。
2.没有
3.给不了完成时间，因为遗传算法类似于发散查找区域 ...

1.“没有推荐值”，请问你一般设置多少（比例）？或者举个你自己使用中的例子，参考一下

技术010

遗传算法的本质就是随机搜索，参数的选择很可能会影响到最优解的值，这个只能依赖于经验判断了，我们也只是提供这个遗传算法回测的工具，无法给出这个采样数量的值，抱歉。

技术015

目前新版金字塔单个策略公式也可以支持多核，具体情况：
1，序列模式运行的公式就是多核并行模式计算。
2，逐k线模式部分统计类函数也可以多核并行，支持部分多核

lshhaaa

技术006 发表于 2022-9-30 08:45
1.这个需要你根据自身情况决定，没有推荐值。
2.没有
3.给不了完成时间，因为遗传算法类似于发散查找区域 ...

"3.给不了完成时间，因为遗传算法类似于发散查找区域值。运算多少次具有不可预见性。"

并不是，经过简单测算，按照下面的公式可以粗略估算时间（系数1.1是预估的），你可以手工验证试一试：

预估时间=1.1*采样数量*（当前已耗时/当前已完成次数）

这个预估时间计算结果即便粗略，但在程序中显示出来，也是有提醒意义的。

lshhaaa

技术010 发表于 2022-9-30 09:07
遗传算法的本质就是随机搜索，参数的选择很可能会影响到最优解的值，这个只能依赖于经验判断了，我们也只是 ...

感谢回复！
同意这个说法。
个人使用过程一般采取1:10，感觉能做到有效捕捉高点。只是这个数字选取没有依据。

lshhaaa

技术015 发表于 2022-9-30 13:28
目前新版金字塔单个策略公式也可以支持多核，具体情况：
1，序列模式运行的公式就是多核并行模式计算。
2 ...

感谢回复！
按照你的分析，就能解释为何遗传算法能够调用三个cpu内核并行运算了：个别函数可以实现多核并行运算。