问题标签 [genetic]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
algorithm - 遗传算法如何用于促进机器学习?
我是一名本科生,正在对遗传算法在视频游戏中的作用进行非常基础的研究。在 Youtube 上,有一些视频展示了人们如何使用算法来教电脑播放器如何玩。
http://www.youtube.com/watch?v=ofVKsxeYa6U&feature=related
我将遗传算法理解为一种搜索算法,当您知道您希望实现但不完全准确的一般解决方案时,最好使用它。前任。在 TSP 中,您知道您想找到最短的路线,或者在考试安排问题中,您希望所有学生都能以最少的“中断”来参加考试。在这些问题中,算法的用途很明确。但是,我无法用 ga 掌握“机器学习”的概念
当遗传算法被用来教计算机如何玩时,它们是如何“学习”的?他们是如何学会玩游戏的?他们试图解决的“优化问题”是什么?
c# - 使用值编码 C# 的遗传算法初始种子多样性
我想知道以下内容:如何使用值编码有效地生成具有高多样性的染色体?一种方法是网格初始化,但它太慢了。
到目前为止,我一直在使用 .NET 中的 Random 类在值编码中选择随机值,但是,尽管值是均匀分布的,但从这些染色体计算出的适应度函数值却不是。这是染色体初始化的代码:
因此,我开发了一个从新的、随机生成的染色体(上码)计算适应度的函数,如果适应度与染色体列表中已经存在的任何其他染色体相似,则随机生成一个新染色体并计算其适应度并重复此过程直到他的健康状况与列表中的其他人没有足够的差异。
这是这部分的代码:
但是,我在列表中拥有的染色体越多,添加一个新的染色体就越需要更长的时间,其适应度与已经存在的其他染色体有足够的不同。
那么,有没有办法让这个网格初始化更快,像这样制作 80 条染色体需要几天时间?
algorithm - 神经网络基础
我是一名计算机科学专业的学生,对于今年的项目,我需要创建遗传算法并将其应用于某些东西。我认为神经网络应用它是一件好事,但我无法理解它们。我完全理解这些概念,但没有一个网站真正解释了以下阻碍我理解的内容:
如何决定有多少节点。节点实际代表什么和做什么。权重和偏差实际上在分类中起什么作用。
有人可以为我解释一下吗?
此外,如果您对我可以应用 GA 的内容有任何类似的想法,我将不胜感激。
非常感谢!:)
genetic-algorithm - 有 GA 经验的人可以检查我的健身功能吗?
这是我的问题,我正在修改为遗传算法找到的代码,以对函数进行数值优化。本质上,给定函数 F 和我们的期望值,程序使用 GA 搜索提供适当期望值的 x 和 y 值。我一直在修改我的健身功能,我觉得这是问题的根源。
基本代码分解是:
生成随机染色体群体
使用基于每个染色体适应度的冒泡排序
检查其中是否有任何一个碰巧解决了该功能
如果一个人解决了它,然后停止并打印它
否则,根据父母生成孩子排序,检查最佳答案,循环
我希望有人能指出我正确的方向,今晚我将再次剖析它,但我似乎在这方面遇到了障碍。对于比我硬编码的更复杂的函数,它似乎收敛于一个随机百分比(通常小于 20)......但它应该更接近于 0。简单编码的函数不断返回大约 99% 的差异......所以我不是 100% 的。
}
python - 如何在 python 中使用 random.randint 更新变量?
我有一些 GA 代码,开头是这样的
重要的部分是print POP_SIZE
。
它打印出它需要的东西,然后POP_SIZE
保持不变,但只有当我退出程序并重新启动它时才会随机化。
我希望它在我一开始设置的参数之间有所不同,这是
想法?
python - 替换 Python AST 树的一部分
我是使用 AST 的新手,但我接到了一个“从头开始的遗传编程”任务,据我所知,AST 似乎是操纵树的方法。
我需要做的是用另一棵树的一个分支替换树的一个分支(在遗传编程术语中-“交叉”)。
谁能建议如何最好地解决这个问题?正如我所说,我是 AST 的新手。
algorithm - 如何在 Matlab 全局优化工具箱中编写遗传算法的输出函数
我在 Matlab 全局优化工具箱中为遗传算法编写输出函数时遇到了一些问题。
我想创建一个存储state.Population
每一代的所有(每个人)的函数。
这是我所知道的:
输出函数是遗传算法在每一代调用的函数。
输出函数具有以下调用语法。
来自http://www.mathworks.com/help/releases/R2010b/toolbox/gads/f6174dfi10.html#f17837
其中 state 包含当前一代的有用数据。
这是我尝试过的:
创建一个输出不同于 的函数[state,options,optchanged]
。输出是一个全局矩阵,存储每个state.Population
matlab - MATLAB - 全局优化工具箱
当我运行 GA 求解器时,我收到以下警告:这是什么意思?我应该采取什么行动,或者我只是忽略它?
警告:上限长度 > 长度(x);忽略额外的界限。
c - 遗传算法实现中的奇怪现象
填充 weightProb[] 时,种群随机变化。我已经使用打印语句进行了调试,当wpl++
被注释掉时它会停止,但这是必需的(wpl 是 weightProb 数组的长度)。这是怎么回事?
c++ - 在一系列值之间生成随机双精度
我目前无法在 -32.768 和 32.768 之间生成随机数。它一直给我相同的值,但小数字段的变化很小。例如:27.xxx。
这是我的代码,任何帮助将不胜感激。