genetic-algorithm

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    考慮到這個問題:擁有一個1000個實數的向量,找到7個部分中的1000個元素的優化分區,以便部分之和具有近似(近似)值。 你會如何使染色體的表現,運算符(變異,交叉),適應度函數,選擇......讓你解決問題中最有效的&優化方式? 我的想法是給每個數字一個索引(最低的數字有索引1,最高的索引1000例如)...但我不認爲這是最有效的方式?歡迎任何建議!

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    我正在使用GA Package來最小化函數。以下是我已實施的幾個階段。 0庫和數據集 library(clusterSim) ## for index.DB() library(GA) ## for ga() data("data_ratio") dataset2 <- data_ratio set.seed(555) 1.二進制編碼,並生成初始種羣。 initial_popu

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    我正在使用python-3.x,並且我正嘗試在一個二進制字符串上進行突變,這個二進制字符串將從0翻轉爲1的元素或通過隨機1比0,我嘗試了一些方法,但沒有工作,我不知道問題出在哪裏: x=[0, 0, 0, 0, 0] def mutation (x, muta): for i in range(len(x)): if random.random() < muta:

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    聚類我有以下dataset(獲得here): ----------item survivalpoints weight 1 pocketknife 10 1 2 beans 20 5 3 potatoes 15 10 4 unions 2 1 5 sleeping bag 30 7 6 rope 10 5 7 compass

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    我一直在閱讀Augmented Topologies的NeuronEvolution,並且有這個小東西一直困擾着我。雖然利落閱讀肯尼斯·斯坦利的論文我來到這個數字在這裏: 創新人數從1,2,3,4,5,6去1,2,3,4,5,第一次突變6,7。 第二個從1,2,3,4,5,6到1,2,3,4,5,6,8,9。 我的問題是爲什麼它會跳過7號,直接跳到8?我沒有發現與刪除創新數據有關的任何內容。 同樣

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    中的收斂性(帕累託前沿的平滑性)在DEAP算法(see documentation here)中,我注意到我們需要指定世代數(NGEN)。我被告知,如果帕累託曲線平滑,已經實現了收斂。 可以通過在統計中指定「平滑度」值來監視收斂。但是,我仍然對如何定義「平滑度」感到困惑。例如,考慮Knapsack problem specified here。在這個例子中,我們如何監控平滑度?一般來說,我如何監控

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    我想在IronPython中實現一個C#接口,但遇到了一些麻煩。我之前用另一個C#接口完成了這個工作,但遇到了另一個,我還沒有能夠解決如何在IronPython中繼承以成功使用它,這裏是: 我的C#接口想在IronPython的實施: using System; namespace Accord.Math.Random { public interface IRandomNumbe

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    我正在嘗試使用P5.JS庫在JavaScript中進行遺傳算法模擬,但我遇到了一些問題。這是我到目前爲止有: //var popS = 2; var popu; //var balls = []; var target; function setup() { createCanvas(800, 300); popu = new Population(); t

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    我正在使用GA Package,我的目標是找到k-means聚類算法的最佳初始質心位置。我的數據是在TF-IDF得分的話稀疏矩陣和可下載here.下面是一些我已經實現了階段: 0庫和數據集 library(clusterSim) ## for index.DB() library(GA) ## for ga() corpus <- read.csv("Corpus_English

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    我正在使用全局優化工具箱在Matlab上運行遺傳算法。但是,我沒有看到任何記錄CPU時間的文檔或功能。