는 예를 들어,이 노드 가중 된 그래프를 가지고 노드 가중치 그래프 연결된 서브 그래프을 N은-noded : 정확히 하나의 노드를 포함하는 최대 서브 그래프 (및 '시작점') 것 정확히 2 노드 (및 '진입 점')를 포함하는 최대 부분 그래프는 14/9가됩니다. 정확히 3 개의 노드 (및 '진입 점')를 포함하는 최대 부분 그래프는 3/19 /15 정확히
초급자 용 질문이므로 부담하십시오. 저는 유전자 알고리즘에 대해 배우고 있습니다. 제 질문은 다음과 같습니다. N 인구로 시작한 다음 확률론적인 보편적 표본 추출과 같은 일부 선택 기법을 사용하여 다음 세대를위한 훌륭한 부모를 찾습니다 (이 하위 집합이라고 부름). 피). 그런 다음 N 명의 어린이를 다시 생성하여 새 인구의 크기가 이전 인구와 동일하게 만
제한된 토너먼트 선택을 구현해야합니다. 이 방법은 각 자손 개체를 임의의 개체 그룹과 비교하는 것으로 구성됩니다. 새끼 개체와 가장 유사한 개체를 선택하고 새 모집단에 삽입 할 두 개체 중 최상의 개체를 선택하십시오. 나는 모든 연산자는 구현하지만 난 그렇게하는 방법을 모른다 : def reduccion(self, hijos):
for hijo
아래 코드는 내 코드이지만 if 문은 작동하지 않습니다. int i = 0;
while (true) {
long l = fibonacci(i++);
if (l < 0L && l > Long.MAX_VALUE) {
System.out.println("over");
break;
}
} 어떻게 long 값이 Long.M
PHP를 사용하여 유전자 알고리즘을 사용하는 자동화 된 시간표 시스템을 만들 수 있는지 묻고 싶습니다. YiiFramework를 사용하려고 생각하고 있지만 시스템을 구현할 때 GA를 사용할 수 없다는 두려움이 있습니다. 내가 PHP를 사용하는 이유는 PHP가 더 편안하기 때문입니다. 나는 JAVA로 해왔지만 JAVA에 익숙하지 않았다. 그리고 이제는 PHP
진화/유전 알고리즘을 사용하여 문제를 해결하고 싶습니다. 그것은 예술과 관련이 있습니다 - 알고리즘을 보는 사람들은 하나의 염색체 (가능한 해결책)를 시도해야하고, 그들의 취향에 따라 평가해야합니다. 이 설정을 사용하면 평가 프로세스가 상당히 비용이 많이 들며 각 염색체를 테스트하는 데 많은 시간이 걸립니다. 실현 가능한 시간 (세대가 자주 바뀌는 것을 의
데이터 항목이 많습니다. 각 항목은 8 개 숫자로 구성되어 있습니다. 각 항목에 대해 "피트니스 점수"(즉, "좋은"이 항목)를 알고 있습니다. 그리고, 근사 함수 (이 8 개의 매개 변수에 따라 "fitness score")를 작성/찾고 싶습니다. 이 함수의 수학적 표현은 나에게 도움이 될뿐만 아니라 NN과 같은 임의의 구현은 임의의 (새로운) 항목에 대
내 작업 : 만 (삼각형이나 뭐 같은) 프리미티브를 사용 (입력으로 주어진) 사진을 복사하는 프로그램을 작성합니다. 프로그램은 진화 알고리즘을 사용하여 출력 그림을 만들어야합니다. 내 질문 : 나는 인구를 생성하고이를 확인하는 알고리즘을 발명 할 필요가 (얼마나 - %에 - 그들은 입력 그림과 일치). 아이디어가 있습니다. 당신은 그것을 아래에서 찾을 수
메트릭을 최대화하기 위해 DEAP 라이브러리를 사용하고 있으며 알고리즘을 다시 시작할 때마다 (1과 0의 이진 값 목록을 생성해야 함) 같은 초기 값을 생성하는 것으로 나타났습니다. 나는 의심되었고, 자신의 basic DEAP example here을 복사하고 다시 알고리즘을 재 - 실행 :이 import array, random
from deap imp