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Escribir el procedimiento experimental y redescribir los métodos probados #14
Comments
Ok pues me quedo pendiente :) |
Reescribirlo de acuerdo con lo escrito en #13 por @deantares Asigno a @amorag, que escribió la versión origina. en vista de que @deantares no lo hace por mucho CRITICAL que lleva. |
Estoy en ello joooooooo 😭 Más CRITICAL es lanzarlo (que es lo que estoy ajustando ahora mismo) y mientras está lanzado ya lo escribo... |
Escríbelo que las cosas en caliente pegan. |
Te reasigno. |
Alguno de vosotros, @amorag o @deantares , ¿lo va a hacer de una vez? Lleva siendo urgente desde hace una semana... que es sólo reescribir lo que hay poniendo la descripción real de los experimentos, coñe. |
Sip, lo voy a hacer yo. Pero todavía no sabemos los valores reales que se utilizarán. Antares está haciendo pruebas. En todo caso intentaré mejorar/completar las descripciones actuales. ;) De: Juan Julián Merelo Guervós [mailto:notifications@github.com] Alguno de vosotros, @amorag https://github.com/amorag o @deantares https://github.com/deantares , ¿lo va a hacer de una vez? Lleva siendo urgente desde hace una semana... que es sólo reescribir lo que hay poniendo la descripción real de los experimentos, coñe. — No se encontraron virus en este mensaje. |
Vale. La del tiempo por generación no sirve de nada. El resto, veo un |
No entiendo muy bien por qué FT obtiene mejores resultados. Me parece que |
Por favor, incluye tamtién en el repo el código R para generar los gráficos y .RData y RHistory |
Lo que le he dicho a @JJ es lo que he supuesto, que los resultados del score muestran la puntuación obtenida por cada mejor individuo al evaluarlo de forma 'externa' contra otros rivales, ¿no? ¿La última gráfica muestra resultados medios o el mejor que se ha obtenido en cada caso? Me ha encantado la de Generaciones/Tiempo. XD |
Todas las condiciones de parada tienen el mismo fitness. Y todas las evaluaciones se hacen a la vez. Sobre FT el problema es que hay muchas ejecuciones en la que no está llegando a ese valor umbral y está tomando una infinidad de generaciones adicionales (casi el doble) en las que si lo está haciendo. La cuestión es que para un incremento del fitness de un punto, es necesaria una gran cantidad de generaciones adicionales del algoritmo, doblando casi el tiempo necesario. Sobre poner los .R en el repo, okis 😊 De todos modos, son resultados parciales ya que aún no han terminado todas las ejecuciones. En cuanto terminen vuelvo a generarlas. Un saludote. |
Pero esas ejecuciones también las has metido, ¿no? ¿Cuál es el máximo de generaciones? |
Máximo de generaciones: 500. Si a las 500 no ha "terminado" un criterio de parada, se concluye el algoritmo. Para no tenerlo de por vida ejecutándose... Si, he metido todas las ejecuciones tanto las terminadas como las que están en proceso para ir preparando los scripts y viendo como van la experimentación. |
Con todo y con eso, FT tiene los mejores resultados, ¿no? |
Entonces ok. En la última gráfica: Es un poco sospechoso que pase siempre con los resultados de FT. Ahm, @JJ me dice que son resultados medios de todas las ejecuciones, ¿es así? |
Relacionados con el Issue #14 Tengo que seguir. ;D
@deantares @fergunet Tenéis comentarios en el texto. ;D Creo que esto va en el Issue #14. En cuanto lo miréis lo cerramos. ;)
En el paper, añadir la parte donde se está describiendo el procedimiento experimental y reescribir los diferentes tipos de condición de terminación probados. Cuando se termine, reasignar a @fergunet o @unintendedbear para revisar.
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