genetic-algorithm

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import java.util.Collections; import java.util.Vector; public class Metaheuristic { private static int[] DATA; private static int NUM_CHROMOSOMES ; private static int MAX_POWER;

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ř如何獲得函數定義時調用其它函數內部

result <- .Call("mcga", popsize, chsize, crossprob, mutateprob, elitism, minval, maxval, maxiter, par, best, evalFunc, population, costs, envv, PACKAGE = "mcga") 如何得到R中的mcga函數定義，mcga是對R包遺傳

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遺傳算法的二進制表示

我似乎無法找到一個很好的網站來GA（這我完全新的），但我讀一本書，它說：如果我們限制的可能值截距範圍爲[-5,1.5]並將範圍線性轉換爲二進制範圍[0,2^8 - 1]，則值0.74將轉換爲10011110，參數值[.74，-.11 ]可以通過10011110110010.表示有人能向我解釋 1）如何工作範圍內的線性變換，並 2）如何爲0.74由1001111爲代表的0 我的二進制的粗糙知識肯

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NEAT系統未能成長，從而找到結果

我根據官方研究論文實施了NEAT系統，但是我在某處犯了錯誤。我決定在傳統的XOR網絡問題上測試我的系統，它需要至少一個隱藏的神經元。我的NEAT系統根本不添加新的神經元。有時候，系統會發現結果（隱藏層中有2-3個神經元），但經過很長一段時間（數千代世代大小爲50，實物數爲10）。這並不好。什麼可能導致這種行爲？我想這是因爲創新都失去了物種子系統也許沒有正常工作...... 編輯： genera

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如何在網格板上實現遺傳算法以找到最佳路徑

我正準備在具有障礙物的地形中進行最佳路徑查找的算法。直到現在我實現了Dijsktra和A *算法。現在我必須實現遺傳算法，我有問題。首先，我會告訴你我的地圖表現如何。有7種不同的地形（0-開始，7-末端，1-4可以通過，5-6不能通過）。下面是用Python的代碼（代碼的最重要的部分，在我看來，要了解的問題是功能neighbors）： class Graph(): def __init_

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如何在MATLAB優化工具箱中定義不等式約束？

正如在MATLAB R2016中所提到的，我們有這種形式：A*x ≤ b在優化工具箱約束中。我該如何定義lkie：A*x < b受限制？

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在Matlab中使用遺傳算法時如何設置整數約束？

如果有人告訴我如何爲變量設置整型約束（即它們的變量只能是0或1），那將是非常值得讚賞的。 x = ga(fitnessfcn,nvars);

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在Java中最大化功能

我遵循an example關於Java中的遺傳算法。雖然我理解這個應用程序的概念，但我不明白我將如何應用我選擇的公式，並讓遺傳算法發現它是x（個體基因）的最高值。我嘗試下面的代碼，通過具有健身返回公式的值如下： static int getFitness(Individual individual) { int fitness = 0; Integer x = Intege

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測量多少個連續的像素塊

我在image processing問題（更精確的圖像分割）上使用Genetic Algorithms (GA)。在這種情況下，individual表示像素塊（即，一組像素座標）。我需要鼓勵擁有contiguous像素的個人。爲了鼓勵像素的連續的塊：的的個體需要「contiguousness」在fitness function被認爲鼓勵individuals具有鄰近像素（最佳擬合）。因此，在進

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即使初始權重相同，爲什麼每次都會得到不同的神經網絡訓練結果？

我知道如果初始權值和偏差是隨機的，結果會不一樣，所以我使用遺傳算法來優化BP神經網絡的結構，並在訓練之前設置GA給出的初始權重和偏差。我做在Matlab R2014a的工作，我的代碼如下： clc clear all; LoopTime = 100; NetAll = cell(1,LoopTime); MatFileToSave = sprintf('BPTraining_%4d.m