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我正在实现与遗传算法非常相似的东西。所以你经历了多代种群——在一代结束时，你以三种不同的方式“随机”、“突变”和“交叉”创建一个新种群。

目前概率是静态的，但我需要做到这一点，以便突变的概率逐渐增加。我很感激任何方向，因为我有点卡住了..

这就是我所拥有的：

谢谢你。

我已经实现了我的小型遗传算法框架的第一个 pre-alpha 版本，到目前为止它运行良好。现在，我正在编写文档并完成一些细节。我只是想澄清一点。

术语“突变率”。是否意味着：

• 给定染色体发生突变的可能性？

• 染色体中给定基因被修改的可能性？

• 或者基因中单个等位基因被修饰的可能性？

根据以上哪个是正确答案（或与此完全不同的答案），还请澄清我是否需要按其他值（例如染色体中的基因数）来缩放突变率。

我想修改 FASTA 文件的序列。我的 FASTA 包含人类基因组（每个染色体的序列），其 id 为>1、、>2... >22、>X、和。>Y>MT>GL000207.1

我想在每个染色体序列中引入的修改（突变）位于 CSV 文件中。此处显示了一个示例：

其中每一行描述了染色体编号，即在染色体上找到 snp/indel 的位置。接下来的两列表示参考核苷酸和必须插入到 FASTA 文件中的突变。这种修饰可以是取代、缺失（多于一个核苷酸）或插入（多于一个核苷酸）。最后两列并不重要。输出应该是带有突变的新 FASTA。

我创建了以下脚本。我知道我离我想做的还很远......我会努力改进，但与此同时，如果有人可以提供一些建议，那将非常受欢迎。

嗨，我正在尝试编写一些简单的代码来使用随机突变爬山来解决旅行商问题。我已经创建了一个 Tour 类：-

我的 RMHC 方法如下所示：-

我遇到的问题是，当我在 RMHC 中调用我的 smallChange 方法时，它似乎改变了旧解决方案和新解决方案的 Tour。我在一个 48 大小的数据集上运行了几次迭代，得到了以下输出：-

如何确保从 BitArray 更改位时，BitArray 值保持在一个范围内。

例子：

给定范围 [-5.12, 5.12] 和

a = 0100000000000000011000100100110111010010111100011010100111111100 (= 2.048)

通过在随机位置进行一些更改，我需要确保新值保持在给定范围内。

众所周知，不允许在迭代循环中对集合进行突变。例如，当删除某个项目时，运行时将引发异常。

然而，今天我惊讶地发现，如果变异操作后跟任何退出循环语句，也不例外。即，循环结束。

我查看了框架代码，很明显只有当迭代器向前移动时才会引发异常。

我的问题是：上面的“模式”可以被认为是一种可接受的做法，或者使用它有什么偷偷摸摸的问题吗？

来自 OO 背景，当我试图避免突变时，我无法解决如何用 FP 解决简单问题。

我知道在某些情况下使用突变是可以的，但我正在努力训练自己避免突变作为默认值。话虽如此，有人可以给我看一个上面没有在 F# 中使用突变的例子吗？

最终结果应该是player1List继续增长，直到item的长度为6，然后退出并打印'all done'

我正在尝试在 Java 中创建代码，用户在其中创建（输入）一个短语，然后选择（输入）一个字符。从那里我假设接受用户输入并将他们选择的字符替换为他们创建的短语中的 X。我不完全确定如何创建它，我知道我想使用 Scanner 然后我不知道我是否必须创建一个新字符串或使用突变方法。运行时应该是这样的：

• 输入短语：披萨很好
• 输入字符：z
• Pixxa 不错
  

我对Java相当陌生，这是我迄今为止尝试过的

这是我的代码：

谢谢！

我想通过从另一个列表中获取一些其他随机元素来替换列表中的“变异”元素。

如果我创建一个团队并对其进行变异，它应该替换当前团队中的 1 个随机元素，但如果我使用 yhe MutationMethod ，则不会发生替换；我得到了同一个团队

举个例子：考虑团队 a = [ 1 2 3 4 5]
在team a经历了 Mutation 之后，它可能看起来像这个
团队 a = [1, 2, 3, 4, R] 或团队 a = [1, P, 3, 4, 5] 或 team a = [1, 2, 3, 99, 5]
为什么我的代码行为如此奇怪？

鉴于此代码：

这不会抛出异常，暗示枚举过程中cookie jar的突变是安全的。我想知道的是，为什么？这是否总是安全的，还是由于某些可能发生变化的实现细节而恰好是安全的？