Tag: genetic-algorithm
Ein genetischer Algorithmus (GA) ist eine heuristische Suche, die ahmt den Prozess der natürlichen evolution.
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Ich brauche code für die ranking-selection-Methode auf einem genetischen Algorithmus. Ich habe erstellen roulette-und Turnier-Auswahl-Methode, aber nun muss ich das ranking und ich bin steckengeblieben. Mein roulette code ist hier (ich bin mit atom-Struktur für genetische Atome)
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Muss ich minimieren Sie eine Funktion mit Hilfe der genetischen algorithmen und der PSO. Verschiedenen posten, schlage DEAP (ich benutze python), aber ich verstehen nicht einmal wie ich anfangen soll. Können wir als Beispiel betrachte f auf
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Ich die Umsetzung eines roulette-wheel-selection-Methode für einen genetischen Algorithmus. Meine Frage ist im Grunde ganz einfach, aber ich kann nicht wickeln meinem Kopf herum. In meinem fitness-Funktion, wenn eine Antwort ist extrem falsch kann es wieder rund
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Begann ich zu Tauchen Sie ein in, GA hier ein bisschen für Studium und ich kann nicht scheinen zu find eine Antwort, um crossover-generation-break-Punkte. Zum Beispiel, wenn ich starten mit den Eltern: Father = [A,B,B,A,C] Mother =
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ich versuche das problem zu lösen crossover bei genetischen Algorithmus auf meiner Permutationen. Sagen wir, ich habe zwei Permutationen von 20 zahlen. Ich möchte crossover, Sie bekommen zwei Kinder. Eltern haben die gleichen ganzen zahlen drin, aber
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Ich versuche zu lernen und zu implementieren eine einfache genetische Algorithmus-Bibliothek für mein Projekt. Zu dieser Zeit, evolution, Selektion der Bevölkerung ist bereit, und ich bin versucht zu implementieren, die eine einfache gut-mutation-operator wie der Gauß-mutation-operator (GVO)
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Ich versuche implment Genetischen Algorithmus in MATLAB ohne Verwendung der toolbox. Nahm dies als Referenz zu starten http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/6027-ga-implementation-in-matlab-without-using-the-toolbox Changed the variables accordingly %% function f = ga_test(x) %% f = 120*x1 + 120*x2 + 120*x3 + 120*x4
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Habe ich die Aufgabe, ein sudoku-solver, mit einem genetischen Algorithmus. Initialisierung: Speichern Sie die gegebenen Werte in den einzelnen Chromosomen, und dann nach dem Zufallsprinzip generieren Werte, so dass jede Zeile ist eine gültige permutation der Werte
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Evolutionäre Programmierung scheint ein guter Weg zur Lösung vieler Optimierungsprobleme. Die Idee ist ganz einfach und in der Umsetzung keine Probleme machen. Ich Frage mich, ob es irgendeinen Weg gibt, um evolutionär erstellen Sie ein Programm in
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Habe ich eine Liste von Objekten (Chromosom), die ein Attribut fitness (Chromosom.fitness ist zwischen 0 und 1) Gegeben eine Liste von solchen Objekten, wie kann ich implementieren Sie eine Funktion, die zurückgibt, ein einzelnes Chromosom, deren chance,
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Würde jemand mir bitte helfen in dieser Frage. Ich bin neu in Matlab... Und es ist ein bisschen schwer für mich zu verstehen, wie erstellen und verwenden genetische Algorithmus in Matlab. Wenn jemand helfen könnte, zu schreiben,
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Arbeite ich an einem Projekt, das einen ausgewählten Datensatz und die einzelnen Daten haben unterschiedliche Attribute. Ich muss eine fitness-Funktion, um die Daten auszuwählen, die am besten passt zu meinen ausgewählten Szenario mit den Parametern. Ich jedoch
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Ich bin ein wenig verwirrt durch die Elitismus Konzept des Genetischen Algorithmus (und anderen evolutionären algorithmen). Wenn ich reservieren und kopieren Sie dann 1 (oder mehr) elite-Individuen an die nächste generation, Sollte ich in Betracht ziehen die
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Schreibe ich einen genetischen Algorithmus und ich planen einen Umzug von roulette-wheel-Auswahl zum Turnier Auswahl, aber ich vermute, dass mein Verständnis fehlerhaft sein können. Wenn ich nur die Auswahl der n/2-best-Lösungen in der Bevölkerung, ja, ich Lauf
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Gibt es eine Faustregel (oder Beispiele) zu bestimmen, verwenden die genetischen algorithmen im Gegensatz zu neuronalen Netzen (und Umgekehrt), um ein problem zu lösen? Ich weiß, es gibt Fälle, in denen beide Methoden gemischt, aber ich bin
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Arbeiten über eine Zuordnung mit Genetischen Algorithmen (Belastungen von Kopfschmerzen, jede Menge Spaß). Ich muss in der Lage sein zu testen unterschiedliche crossover-Methoden und der unterschiedlichen mutation Methoden, vergleichen Ihre Ergebnisse (Teil des Papiers, ich habe das
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Was sind die relevanten Unterschiede in Bezug auf Leistung und Anwendungsfall, zwischen simulated annealing (mit bean-Suche) und genetische algorithmen? Weiß ich, dass die SA gedacht werden kann, als GA, wo die Größe der Bevölkerung ist nur einer,
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Ich bin versucht zu versuchen, eine Lösung für Fahrplan-generation mit Genetischen Algorithmen(GA). In meinem Szenario sehe ich einen Zeitplan von 6 Tagen. Von Montag bis Samstag. Jeder Tag ist unterteilt in verschiedene Vorträge/Zeit-slots.(maximale keine. vorlesungen sind 6
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Ich tun, dieses Verfahren für die Turnier-Auswahl in einem genetischen Algorithmus: wähle k zufällig ausgewählte Individuen aus der Bevölkerung & wählen Sie die beiden besten Individuen unter diesen k Individuen werden Eltern. ist es richtig? 'wählen Sie
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Ich bin versucht, schreiben Sie ein C++ - Programm für die kanonische genetische Algorithmus, wo Sie eine population von Individuen (Chromosomen) der Länge N, wobei jedes element ein O oder 1. Habe ich angefangen zu schreiben, die
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Immer Fehler mit code, es ist eine Konvertierung von alten VS 2010 version: #include <string> #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <time.h> #include <math.h> using std::string; #define CROSSOVER_RATE 0.7 #define MUTATION_RATE 0.001 #define POP_SIZE 100 //must be an
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Einige Genetische Algorithmus frameworks wie http://www.aforgenet.com/ erfordert viele Parameter, wie z.B. die Mutationsrate, Bevölkerungszahl, etc. Es ist universal-die besten zahlen für einen solchen Parameter? Ich glaube, dass es hängt von dem problem (fitness-Funktion delay, mutation Verzögerung, Rekombination
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Ich die Umsetzung einer kleinen genetischen Algorithmus Rahmenbedingungen - in Erster Linie für den privaten Gebrauch, es sei denn, ich Schaffe etwas vernünftiges zu welcher Zeit ich poste es als open source. Jetzt konzentriere ich mich auf
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Ich versuche zu lösen, die Travelling Salesman Problem (TSP) mit Genetischer Algorithmus. Mein Genom ist eine permutation, die von einem Knoten im graph (Pfad für Verkäufer). Wie soll ich die crossover-operation über meine Genome? Wo finde ich
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Schrieb ich einen einfachen genetischen Algorithmus, lösen können traveling salesman problem mit 5 Städten. Ich möchte sehen, wie es ist, ein problem mit mehr Städten, so etwas wie 10, 25, 50, 100, aber ich kann nicht finden,
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Was GA/GP-lib benutzt du und warum? InformationsquelleAutor der Frage bias | 2009-03-26
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Ich bin versucht zu schreiben, eine Genetische Algorithmus basiert auf Techniken, die ich abgeholt hatte aus dem Buch "KI-Techniken für Game-Programmierer" verwendet, die eine binäre Codierung und fitness-proportionalen Selektion (auch bekannt als roulette-wheel-selection) auf den Genen der
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Habe ich eine gute basis, auf Evolutionären Algorithmen, so dass ich nun zu Lesen begann, über Künstliche Neuronale Netze. Ich komme in diesem tutorial http://www.ai-junkie.com/ann/evolved/nnt2.html zeigen, wie Sie ein ANN zu entwickeln, Panzer, Minen sammeln. Es verwendet
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Ich Frage mich, ob es irgendwelche python-AI-Bibliotheken ähnlich aima-python aber für eine neuere version von python... und wie sind Sie im Vergleich zu aima-python. Ich war besonders daran interessiert, such-algorithmen, wie z.B. hill-climbing, simulated annealing, tabu search
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Kann jemand bieten einige pseudo-code für ein roulette-Auswahl-Funktion? Wie würde ich dies umsetzen: Verstehe ich nicht wirklich, wie dieses zu Lesen, Mathe-notation. Ich habe nie irgendeine Wahrscheinlichkeit oder Statistiken. InformationsquelleAutor der Frage Sam McAfee | 2008-10-07
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Ich habe immer liebte die Idee von AI und evolutionäre algorithmen. Leider, wie wir alle wissen, ist das Gebiet noch nicht entwickelt, fast so schnell, wie erwartet, in den frühen Tagen. Was ich Suche sind ein paar
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Was ist Crossover-Wahrscheinlichkeit & Mutation die Wahrscheinlichkeit des Genetischen Algorithmus Genetische Programmierung ? Könnte mir jemand erklären, Ihnen von der Umsetzung der Perspektive! InformationsquelleAutor der Frage Reddy | 2010-05-20
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Genetische algorithmen (GA) und genetische Programmierung (GP) sind interessante Forschungsgebiete. Ich würde gerne wissen, über konkrete Probleme haben Sie gelöst mit GA/GP und welche Bibliotheken/frameworks, die Sie verwendet, wenn Sie nicht Rollen Sie Ihre eigenen. Fragen: Welche
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Gibt es eine Faustregel (oder Beispiele) zu bestimmen, verwenden die genetischen algorithmen im Gegensatz zu neuronalen Netzen (und Umgekehrt), um ein problem zu lösen? Ich weiß, es gibt Fälle, in denen beide Methoden gemischt, aber ich bin
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Ich bin das Scannen des internet für Bibliotheken zur Verfügung zu verwenden, GA mit Potenzial-Entwicklung für multi-Ziel-algorithmen wie NSGAII für Python. Haben Sie eine Anregung? Hier ist was ich habe, so weit: Pyevolve : Gut dokumentiert aber
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Gibt es einen Unterschied zwischen genetische algorithmen und evolutionäre algorithmen? Habe ich gelesen, mehrere Papiere, reden, genetischen oder evolutionären algorithmen, obwohl sehr ähnlich, ich denke, dass Sie möglicherweise nicht die gleiche Sache. InformationsquelleAutor der Frage Goles |
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Ich würde gerne eine einfache Erklärung der Unterschiede zwischen genetischen algorithmen und genetischer Programmierung (ohne viel Programmier-jargon). Beispiele würde auch geschätzt werden. Offenbar, in der genetischen Programmierung, Lösungen sind computer-Programme. Auf der anderen Seite, genetische algorithmen stellen
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Ich bin newbie für ganzzahlige lineare Programmierung. Ich Plane, verwenden Sie einen integer linear programming solver zu lösen mein kombinatorische Optimierung problem. Ich bin mehr vertraut mit C++/objektorientierte Programmierung auf einer IDE. Jetzt bin ich mit NetBeans
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Will ich implementieren einige einfache genetische algorithmen in Java. Bisher fand ich nur JGAP. Hat jemand einige Erfahrung mit? Und weißt du andere Java-Bibliotheken für GA? Ich will nicht, es zu schreiben, meine eigenen wie in GA
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Ich habe auf der Suche für ein paar gute genetische Programmierung-Beispiele für C#. Kennt jemand gute online - /Ressourcen buchen? Frage mich, ob es eine C# - Bibliothek für Evolutionäre/Genetische Programmierung? InformationsquelleAutor der Frage Mac | 2008-08-17
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Ich Frage mich, wie verbreitet es ist, den genetischen Algorithmus Ansätze in kaufmännischen code. Es immer schien mir, dass einige Arten von schedulern könnte profitieren von einer GA-engine, die als Ergänzung zu den Haupt-Algorithmus. InformationsquelleAutor der Frage
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Ich bin auf der Suche nach einer praktischen Anwendung für die Verwendung eines genetischen Algorithmus. Einige Dinge, die gedacht haben: Website-Schnittstelle-Optimierung Fahrzeug-Optimierung mit einem Physik-simulator Genetische Programmierung Automatic test case generation Aber keiner hat wirklich geknallt bei
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In letzter Zeit bin ich daran interessiert, das Thema der genetischen algorithmen, aber ich konnte nicht finden, eine gute Ressource. Wenn du keine gute Quelle, Buch oder eine Website, die ich würde es zu schätzen wissen. Ich
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Habe ich versucht, dieses: float a = 1.4123; a = a & (1 << 3); Bekomme ich einen compiler-Fehler, zu sagen, dass der operand & nicht vom Typ float. Wenn ich das mache: float a = 1.4123;
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Schreibe ich eine scheduling-Programm mit einem schwierigen Programmier-problem. Es gibt verschiedene Veranstaltungen, jeweils mit mehreren meeting-Zeiten. Ich brauche eine Lösung zu finden treffen mal, so dass jeder Zeitplan enthält ein bestimmtes Ereignis genau einmal über jede Veranstaltung