我有一组变量X, Y, ..., Z
。我的工作是设计一个函数,它采用这组变量并产生一个整数。我有一个健身功能来测试这个。
我对这个问题的第一次尝试是假设我可以建模f
为一个线性函数:
f(X, Y, ..., Z) -> aX + bY ... cZ
我的第一个想法是使用 PSO(粒子群优化)或遗传算法来解决问题f
,a, b, .., c
我相信它们肯定会产生良好的结果。
另一方面,我觉得也许真的不需要那种进化算法。首先,我可以为a,b, .., c
. 作为f
一个线性函数,尝试几个点然后对它们进行线性回归之类的事情不是更容易吗?在线性回归之后,尝试更多点,这一次更接近看起来像一个好的“点”,再次对它们进行线性回归?
它有什么缺点?任何有此类问题经验的人?我能想到的最大的一个可能是,我认为好的起始值a,b, .., c
可能是“局部最优”,并且拥有某种进化算法会给我一个全局算法。
f
如果重要的话,应该是类似国际象棋游戏的 Minimax 算法的近似函数。
谢谢