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我正在寻找描述如何使遗传编程中的适应度函数使用规范语言（例如 z 表示法）以进化出符合规范的程序的论文。有谁知道任何相关的研究或实施？

首先，我想让你知道我已经编程了几年（主要是基于 C 的语言、iOS 开发、Web 东西等）作为一种爱好，现在我对创建一个简单的 AI 产生了兴趣（大多数人们从井字游戏开始，是的，但我有兴趣使用基因编程原理制作一些东西）。我希望读者知道这一点的原因是，如果答案不太复杂（因为我还没有参加大学计算机科学课程，对孩子来说不太难理解），我将不胜感激。

这是我的目标：

条款

organsim:一个 CSS div
种群:一组生物 (5 或 10)
食物来源:另一个 CSS div

过程

1. 产生了一个种群，每个种群最初似乎都具有相同的表型属性，但他们的技能不同（为此，速度）
2. 生成单一食物来源（每次都相同）
3. 在环境建立大约 5 秒后（步骤 1 和 2），生物种群需要找到一种竞争性地到达食物来源的方法
4. 只有一种有机体可以接触到食品。到达它后，环境被重置，除了上次找到食物的生物现在受益并且它的速度等级可能会增加，而其他做得特别糟糕的生物可能会变得更慢或被终止
5. 重复过程；用户可以观察种群的特征并查看哪些特征在进化上取得了成功等。

附加信息

如您所见，上述步骤几乎模拟了进化，但方式非常简单（与动物的真实生活情况相比，条件更少）；现在这就是我在这里问的原因：我完全迷失了。我真的不知道从哪里开始（除了生成人口，我很可能会这样做以及让他们通过 jQuery 动画移动）。但能够让他们吸引食物来源是我现在做不到的。所以，我想帮助指出正确的方向。

这对于遗传编程很有用，遗传编程通常使用 Lisp 子集作为程序的表示。

我在网上找到了一个叫做 Liskell（Lisp 语法，里面有 Haskell）的东西，但是链接坏了，我在上面找不到论文……

我正在寻找可能与 JGAP 框架（用于 Java）一样丰富的东西，但适用于 Ruby 环境。到目前为止我看到的那些都相当简单，并且不是为定制而设计的（我不认为修改现有框架类是一种很好的扩展方式）。任何建议都非常感谢。谢谢。

我想创建一个基于符号回归的使用遗传编程的算法。

我阅读了一些关于此的文章，一些用 java 或 c++ 编写的示例。

也许更困难，因为它不是 OOP，但是有可能在 C 中开发基因编程吗？

你对我开始编程有什么建议？有什么书/文章/例子可以阅读吗？我试着用谷歌搜索，但我没有发现任何有趣的东西。

谢谢你，干杯。

这是我上一个问题的延续。我想解析一个方程并根据我得到的结果工作。我想要做的基本上是随机打乱它，所以我得到一个新的方程，它也必须是一个有效的函数。这将用于遗传算法。

这是我开始的地方：

我想出去的是这样的：

或其他某种有效的随机方程。这将在 Fortran 程序中使用，所以如果得到的方程也可以转移到 Fortran 中，那就太好了。请评论您的代码并提供测试样本/单元测试。

昨天我开始探索遗传算法，当我结束了一些基本理论时，我尝试在 Python 上编写简单的 GA 来解决丢番图方程。我是 Python 和 GA 的新手，所以请不要严格判断我的代码。

问题

由于过早收敛，我无法得到任何结果（有一些不归路点（n-population），population[n] == population[n+i]，其中 i 是任何整数。即使是随机突变元素也无法改变这一点，这一代正在迅速退化）

GA 正在使用交叉来繁殖，并加权选择父母。

• Q1：我的代码（如下）是否有任何设计错误？
• Q1.2：我需要添加精英主义吗？
• Q1.3：我需要改变品种逻辑吗？
• Q2：真的需要深拷贝吗？

代码：

我试图改变品种和加权随机选择逻辑，但没有结果。这个GA应该是工作，我不知道，有什么问题。我知道 Python 上有一些 GA 库，我现在正试图理解它们——它们对我来说似乎相当复杂。对不起，英语不是我的母语。感谢您的理解。

NECROUPDATE： 以格雷码存储染色体，而不是整数。

首先，我应该简要总结一下我为什么要问这个问题。目前我是一名大学生，开始了数字媒体设计荣誉学位的最后一项任务。最近我对人工智能产生了极大的兴趣，并希望在上述作业中加入一些漂亮的东西。

我希望涵盖的主要主题是紧急行为，当用户与该项目交互时，这些行为将在视觉上传达给用户。无论如何，我一直在阅读 Stephen Marsland 的一篇很棒的文章，叫做机器学习。我还不能假装对这些主题了解很多，但我觉得它好像是许多机器学习主题和技术的中级指南。

Stephen Marsland 的机器学习

我一直在战略性地从头到尾浏览这本书，现在大约一半了。我了解了神经网络，如多层感知和径向基网络，用于解决线性、分类和时间序列问题/情况。然后，我在一些关于支持向量机的想法中苦苦挣扎，慢慢地，我开始了解高维和内核技巧。

然而，现在事情变得令人难过，我开始拖着自己浏览一些内容，我真的很难有意识地理解所呈现的技术和数学。此外，当我尝试编写示例时，我花费越来越长的时间来拼凑空白（可以这么说）。现在，我不是在寻找一个简单、艰难和快速的出路，但我也意识到我还剩下时间来完成这个项目。

如果其他人有过类似的经历，他们现在处于另一边，他们是否可以与我分享一些事情的看法。当我获得更多经验时，你会建议直接跳入遗传算法并重新研究其他主题，还是会无法管理？或者也许是另一个可以很好地引导到遗传算法的主题？我对数学和编程概念有合理的掌握，但完全是自学的（我的学位侧重于设计而不是计算机科学和软件工程）。

如果是这样，您是否可以与我分享任何资源或建议片段？我将不胜感激，并提前感谢大家。

TL;DR需要通过遗传算法推动紧急行为项目的正确方向。请分享任何好的资源。

（抱歉，第一次提问的问题很长）。

我正在尝试根据 Gregory Chaitin 的代谢生物学模型破解进化模拟。

给定一个返回整数的算法，我需要随机对其进行变异，以尝试获得另一种语法正确并最终停止的算法。如果突变是真正随机的，则不可能确保您获得的是一个有效的算法，它将停止。

我的问题是：

• 执行此操作的最佳图灵完备语言是什么？
• 是否有任何基因编程技术已经解决了这个问题？

提前致谢

我在想这样的事情：

这是图灵完整的，很容易修改。你怎么看？

我在一篇关于基因编程的论文中得到了关于“受保护的分裂”操作的参考。当我在谷歌上搜索这个时，我得到的主要是关于基因编程的论文和与密码学相关的各种结果，但没有一个能解释它到底是什么。有人知道吗？