분석에 유전자 알고리즘 이용할려고 하는데 ( 예 : 로또 분석 )
모델을 어떻게 적용하는게 좋을지 예시 좀.
ㅇㅇ
. 원래 의문 링크 :
. 그에 대한 programmer 라는 친구의 답변
유전자 알고리즘 아니라도 적절한 조합 추출에 쓸만한 프로그래밍적인 접근법이 뭔지 조언 좀~
물론.. 보다보니.. 수학적 공식 도출이 가능할 것도 같은데..
약간 맴돌고 있음.
ㅇㅇ
지수식을 포함하는 곡선 방정식 같은 형식으로 도출 될 것 같기는 한데..
키리노// 엑셀로도 되겠지. 모델링이 문제지
근데 전에도 얘기했지만 유전자 알고리즘에 집착하는 이유를 모르겠다능 'ㅅ') 유전자 알고리즘은 특정 문제에 대해 일반적 검색에 비해 수렴 속도가 빨라서 최적화나 회귀 문제를 풀때 사용하는거라능. 근데 그걸로 확률적 모델인 로또에 '수렴'한다는 행위는 절대로 성립하지 않는다는. 슈레딩거의 고양이처럼, 미래의 벌어질 일은 A이면서도 동시에 B인거임.
땡칠도사// 문제 이해 부족한 느낌. 이전에 이야기 했던 것 처럼 로또라고 예시 들면서 실제 내용은 100%에 해당하는 조합 가짓수 찾기임.
단순 모델에서는 2개의 조합만으로 충족하고, 로또 모델에서는 programmer가 돌린 결과로 보면 316개 조합이 나온다고 되어 있지. 일단 로또로 생각하지 말고, 일종의 Path Finder로 생각해야 쉬울꺼임
고로 저 문제는 최적화 문제임. ㅇㅇ
..................... 확률통계의 기본을 깨는 발상인건 알고 있음....?
아 잠깐, 문제를 잘못 이해했네 - _-)...
흠.. 자꾸 겉돌고 있는데.. 동전 던지기에서 100% 당첨 되는 방법은 1회 시행에서 앞면, 뒷면 모두에 배팅하면 됨. 고로 1회 시행에 각각 다른 조합 2개 배팅하면 1/2 게임에서 100% 승리한다는 말이지. 그런데.. 사실 로또 분석등을 통해서 확인해보면 1/2의 확률과 2/4의 확률은 시행 측면에서 완전 다른 확률인 것을 알게됨. 5등 확률이 1/45라고 하지만.. 무조건 5등에 당첨될 1회 시행 최대 게임 횟수는 316 조합이라고 최적화 되었는데.. 내가 알고싶은 것은 이 최적화를 도출한 과정이고, 저런 최적화가 있다는 것은 그 전에 내가 올린 글로 증명
그런데.. 어떻게 programmer 방식으로 프로그래밍 했는지 적용해볼려니 감이 안와. ㅇㅇ 공식은 단순 모델들 체크해보니 지수식이 될 것 같아서 더러울듯
codesafer// 내 단순 모델이나 programmer가 오류 수정 했다는 곳의 그래프 보면 5등 조합을 꼭 316개 안사도 실제로 100개선에서 90% 가까이 커버됨.
지수 그래프를 그리는 것을 볼 수 있음.
그리고, 그 그래프의 적분합이 로또가 나올 수 있는 전체 가짓수인 8145060개니깐 ㅇㅇ