A HRS korlátait ilyen precízen senki sem foglalta össze, köszönöm. Megpróbálok saját szavaimmal megfogalmazni néhány dolgot a fentiekből:
A Tejfalussy elrendezésről: való igaz, hogy az elrendezés a vizualizáció terén hozott nagy újítást. Ez szerintem óriási előrelépés a korábbi - sőt a mai napig bevett - módszerekhez képest. Van azonban egy nem triviális előnye is: amikor technológiai paramétereket állítgatsz, sokkal könnyebb Tejfalussy térben haladva ezt megtenni - hiszen mindig egyetlen paraméter egyetlen szintje változik csak!-, mint mondjuk egy random elrendezés esetén. Ez nemcsak a paraméterbeállításoknál jelentkezik előnyként, hanem - nem túl nehezn látható be - a mérési zajra is igen jó hatással van. Abban egyetértek, hogy bármilyen numerikus módszer esetén nincs szükség a Tejfalussy térre, hiszen egy bemeneti/kimentei adathalmazt kezelünk, amely nem az adatok elrendezésétől lesz folytonos.
Az teljesen világos, hogy az optimumkritériumnak megfelelő függvényértéket az ujjunkból kiszopni nem tudjuk, így a kapott eredmény és a tényleges optimum közötti eltérés nem adható meg. Éppen ezért volt fontos az a néhány keresés, amelynél ismert egy elméleti határ: ha ezt megközelíted elhanyagolható hibával, akkor O.K. (esetünkben: 100 % közeli hatásfok). Tehát csak bizakodhatunk abban, hogy megtaláltuk a globális optimumot. Ugyanakkor azt állítom, hogy ha a térben szakadás van (tekintsük ezt a feltételt a HRS halálának), ez két okból eredhet: (1) nem megfelelő vektorokat vettünk figyelembe (2) a kvantálási folyamat hibás. Az előbbire példa mondjuk a higany halmazállapota (a tömegszámok szerinti elrendezésű periódusos rendszerben kicsit érthetetlen a folyékony halmazállapot), a másodikra pedig túl ritka mintavétel. Ez utóbbi másként megfogalmazva: Ha egy jelenség körül sűrűn veszünk mintát (= a kvantálási távolságot csökkentjük), akkor a szakadékból előbb egy szűk völgy, majd egy széles plató lesz, ahogy a gradiens csökkentjük. Most nyer értelemet az a korábbi mondatom, hogy "a vizsgált vektoroknak az adott felbontás mellett nincs technológiailag kimutatható hatása!"
A HRS halála tehát valójában mintavételezési probléma! Nagyobb szemű hálóval akarunk halat fogni, mint amekkora a hal.
Ha teljesen biztos lennék a dolgomban, nem nyitottam volna meg ezt a topikot. Az eddigi tapasztalatok azt mutatják, hogy a HRS sok más optimalizációs módszernél(pl: simplex, G.A.) jobban teljesít. Szeretném kipróbálni olyan területeken is, amelyekre eddig nem volt rálátásom. Ugorjon ki a bokorból a nyúl!
További érdekes terület a "kicsi_világ" szerű működés, illetve a nem teljes kombinációs terek vizsgálata. Várom az ötleteket!
(-::
> Sol omnibus lucet.