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유전 프로그래밍 (GP)의 표준 표현 트리는 다음과 같은 연산자를 포함 할 수 있습니까?

표현 트리에 대해 읽는다면, 거의 모든 텍스트에는 양수, 음수, 시간 등과 같은 숫자 연산자 만 포함됩니다. 그러나 몇 가지 뜻밖에도 "if then then"연산자가 있습니다. 저는 이것이 표현 트리의 모든 버전을 공유하는지 또는 그것이 단지 적은 양의 프로그램인지 여부에 대해 혼란스러워합니다.

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GP를 문자열로 변환하고 파이썬에서 DEAP을 사용하여 다시 어떻게 변환합니까?

저는 유전 프로그래밍에서 프로젝트를하고 있습니다. 유전자 프로그램 (문자열 deap.creator.Individual)을 문자열로 변환하고, 문제를 100 % 통일적으로 DEAP에 맞춰 유지하면서 변경할 수 있어야합니다. 그리고 나서 그것을 진화를위한 개인 집단으로 되돌려 놓습니다. 그러나 from_string 메서드를 사용하여 문자열을 gp.Primiti

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함수 근사 및 최적화 알고리즘의 차이점은 무엇입니까?

방금 인공 신경 네트워크와 유전 알고리즘에 대해 배우기 시작했고, ANN이 함수 근사이고 GA가 (SO에 따라) 최적화 알고리즘임을 알게되었습니다. 문제는이 정의들 사이에서 선을 어디에 그리고 어떻게 그리는 지 100 % 확실하지 않다는 것입니다. 그 차이점을 설명하는 간단한 방법이 있습니까? 유추 (내가 10 살이라고 가정)? 특히 혼란 스러웠던 점은

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유전 알고리즘을 사용하여 함수의 최소값 찾기

나는 유전자 알고리즘 프로젝트에서 일하고있다. 기본 유전자 알고리즘을 사용하여 Rastrigin 함수 또는 Easom 함수 (y = 0 인 경우)의 최대/최소값을 찾아내는 코드가 필요합니다.

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유전 Algortihm - 가변 길이 최적화를위한 전략

유전 알고리즘 (GA)을 사용하여 해결하고자하는 문제가 있습니다. 다음과 같은 문제를 단순화 할 수 있습니다 : 내가, 자동차 및 자동차 모델의 번호를 의미하는 회사의 자동차 풀을 최적화 할 수 있습니다. 나는 이미 Business car, transporter 또는 business car, business car, transporter와 같은 주어진 설정

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내 룰렛 선택 방법보다 더 나은 자손의 가치를 더 잘 나타내는 방법은 무엇입니까?

나는 유전 프로그래밍 알고리즘을 가지고 놀고 있는데, 어떻게하면 가치를 부여 할 수 있는지를 알고 싶다. 그리고 최고의 모범을 재현 할 수있는 방법을 대체하거나 개선함으로써 더 많은 것을 재생산 할 수 있기를 바란다. function roulette(population) local slice = sum_of_fitnesses(population)

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진화 알고리즘 : 숨겨진/중간 노드의 목적은 무엇입니까

온라인으로 this video을 보았습니다. 입력이 변경되지는 않았지만 3 개의 입력과 3 개의 출력을 가진 "신경망"을 보여줍니다.이 네트워크간에 충분한 유사성이 있다고 생각합니다. 질문을 타당하게 만드는 다른 진화 알고리즘의 그것들. 제 질문은 비디오에 표시된 3 개의 입력 노드 모두가 조절 된 무게로 출력 노드에 "영향력을 행사"할 수 있기 때문에 4

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여러 출력을 가진 NEAT

현재 내 교과 과정을위한 프로그램 분류자를 구현 중입니다. 강사가 "진화하는 ANN"알고리즘을 사용하도록 요청합니다. NEAT (Neuro Evolution of Augmenting Topologies)라는 패키지를 발견했습니다. 필자는 10 개의 입력과 7 개의 출력을 가지고 있으며, 그 문서에서 소스를 수정합니다. def eval_fitness(geno

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유전자 알고리즘 - 염색체의 변수 순서

크로스 오버 포인트의 개념을 사용하면 염색체의 변수 순서가 중요해 보입니다. 서로 직접 변수가 있으면 어린이의 염색체에 함께 머물 가능성이 더 높습니다 서로 멀리있는 변수들. 이것은 유전자 암호화에 대해 무엇을 의미합니까? 변수는 어떻게 주문해야합니까?

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진화 연산에서 그레이 코드의 이점은 무엇입니까?

유전 알고리즘에 관한 책과 튜토리얼에서는 회색 코드를 사용하여 이진 게놈의 정수를 인코딩하는 것이 종종 표준 기본 2를 사용하는 것보다 낫다고 설명합니다. 이유는 인코딩 된 정수에서 +1 또는 -1이 변경되고, 모든 숫자에 대해 비트 플립. 즉, 이웃하는 정수 또한 그레이 코드에서 이웃하고, 그레이 인코딩의 최적화 문제는 기껏해야 원래의 수치 문제와 같은