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我目前在Python中使用DEAP進行遺傳算法。我想創建一個長度爲no_sensors的初始人羣。我的問題是，由於random.choice(nodes)函數，一些節點最終是相同的，並且最初的長度結束小於no_sensors。我在想，如果有解決這個問題的方式： creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(2.0, -1.0)) crea

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遺傳算法實現中最大健身卡在局部最大值

以下代碼有問題。它是人口演變的實施。在我的情況下，最大適應度每次都會以當地最大值出現，並且無法達到最大可能值。請建議必要的編輯和相同的理由。 Individual.java package genetic.algorithm.project; import java.util.Random; public class Individual { public static int

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從邏輯迴歸手動計算logLik

我運行了一個混合模型logistic迴歸，使用名爲GMMAT（函數：glmmkin()）的R程序包調整我的模型與遺傳關係矩陣。從模型我的輸出包括（來自用戶的手動取）： theta：分散參數估計[1]和方差分量參數估計[2] coefficients：固定效應參數估計（包括截距）。 linear.predictors：線性預測變量。 fitted.values：在原始尺度上的擬合平均值。 Y：長度

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差異論文兩個種基因型

的是什麼與Ñ（任意> 0號）之間使用一個基因型的差異染色體與1（一）的基因，並用1（一）染色體中的基因型與Ñ（相同數字）基因？在代碼： // 3 chromosomes with 1 gene each Genotype.of( DoubleChromosome.of(0,1), DoubleChromosome.of(0,1), DoubleChromosome.

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蟒蛇 - 獲取一個子列表而不改變位置

嗨，我正在研究遺傳算法。我想知道是否有人可以幫助我與交叉步驟。例子： dad=[1,2,3,4,5,6,7] mom=[2,3,6,1,7,5,4] 我要挑在爸爸的隨機子集，該子集的大小也可以是隨機的。例如[1,2,3]或[3,4,5]或[2,3,4]或[1,2]或[4,5]或[1,2,3,4]，但它們必須在爸爸原來的順序。因此，例如，隨機子集是[2,3,4,5] 然後，我希望我的後代

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通過遺傳算法進行排序，跨越重複數據

我的問題是如何執行交叉並避免重複？考慮p1 = {1, 2, 5, 6, 3, 4}和p2 = {2, 6, 5, 4, 1, 3} 一個交叉的是res = {1, 2, 5 , 6, 1 ,3} 正如你看到有一個重複... 我們能否避免呢？這裏是我的代碼 private static Chromosome crossover(Chromosome chromosome1, Chromosom

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Genetic Algortihm - 可變長度優化的策略

我有一個問題，我想用遺傳算法（GA）來解決。你可以把它簡化爲以下問題：我想優化公司，這意味着，在汽車數量和車型的拼車。我已經有一個健身功能calcFitness(carList)，它評估給定的設置，如'商務車，運輸車'或'商務車，商務車，運輸車'。現在，問題是，如何使用GA來解決這個可變長度問題。我有四個想法，你怎麼能解決這些問題一般爲：（？不知道，如果可能的話）也許在某種程度上實現GA允許

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遺傳算法（發現使用表達數字和運營商）

我有以下遺傳編程問題（作業）：我需要使用5位（0到9）和任何運算符（+， - ，*，/），以產生一個表達給我答案爲30.任何人都可以請解釋我怎麼能解決這個使用遺傳編程？

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如何保留可變長度

我有興趣在Python中使用使用DEAP的遺傳算法。 knapasack can be seen here的示例實現。我試圖創建自己的交叉功能，我想保留父母的長度如下： # Crossover def crossover(ind1, ind2): print len(ind1), len(ind2) #<------ length at the beginning temp1

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Python：遺傳算法性能弱

我目前正在研究一個學校項目，該項目包括在給定固定孔隙度（因此我們找到最佳孔隙分佈）的情況下尋找可能的最大多孔介質。我使用遺傳算法來解決這個問題，方法是將介質建模爲一個填充0表示空洞，1表示固體介質和2表示水的方陣。我查找了互聯網以獲得交叉率，變異率等的最佳值。問題是，有時我達到最大值，然後開始下降幾代人，有時我被所有世代中的0水排除在介質之外。我不知道我哪裏錯了。如果你需要進化過程或交叉的代碼，請