genetic-algorithm

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    GA의 크로스 오버 스테이지에 대해 궁금합니다. 무엇이 이해 되었는가에 따라 0.7 => 70 %의 크로스 오버 발생 기회가 시작되는 전형적인 가치입니다. 부모 선택 과정이 반환 된 특정 염색체의 적합성을 기반으로하는 경우, 적자 염색체가 어쨌든 통과하고 크로스 오버가 발생하지 않을 확률이 높으므로 실제로 엘리트주의가 필요합니까? 나는 각 세대에서 중복 염

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    대체 암호로 인코딩 된 문자열을 디코딩하는 유전 알고리즘을 작성하고 싶습니다. 입력은 a에서 z까지의 소문자 문자열과 인코딩되지 않은 공백 문자로 구성됩니다. 예를 들어, uyd zjglk brsmh osc tjewn spdr uyd xqia fsv 는 공백 문자가 인코딩되지 않는 the quick brown fox jumps over the lazy do

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    MATLAB에서 실행하려는 포트란 코드 실행 파일이 있습니다. 나는 다음 두 가지 옵션을 사용하여 시도하지만 오류를 가지고 : !/home/atrac/code case172.jcl error:- ls: cannot access ./id: No such file or directory ls: cannot access ./id: No such file or

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    인구 조정을위한 일반적인 경험 법칙이 있는지 궁금합니다. 필자는 염색체 길이의 2 배가 좋은 시작점이라는 책을 읽었습니다. 나는 5 개의 변수가있는 방정식을 가지고 있다면 인구가 10이되어야한다고 가정하면 맞습니까? 큰 인구 크기 : 다음과 같은 경우 필자도 궁금 올바른 것입니다. 장점 : 좋은 체력을 반환 특성에 데리러 큰 다양성 때문에 가능성이 높습니다

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    나는 진화론적인 최적화 작업을하고 있으며,이 프로젝트에서는 여행 세일즈맨 문제에 대해 휴리스틱이 필요합니다. 이 문맥에서 유전 알고리즘, 우리는 작은 돌연변이를 적용하고 어딘가에 길 희망 상황이 나아질 것을 바랍니다. 그래서, 잠재적으로 개선으로 이어질 수있는 솔루션을 변형하기위한 간단한 경험적 방법을 찾고 있습니다. . 내가 추천하고 싶은

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    저는 다중 객관적 유전 알고리즘을 연구하고 있습니다. 세대수는 400이고 인구는 100입니다. 함수 평가는 몇 개나됩니까? 4 * 400 * 100 또는 400 * 100이라고 말하고 싶습니까?

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    에 문제가 나는 상당히 복잡한 최적화 문제는이 myfun = @(x5) 0.5 * (norm(C*x5 - d))^2 + 0.5 * (timeIntervalMeanGlobal * powerAbsMaxMaxGlobal * sum(x5(28:128),1))^2; [x5, fval] = fmincon(myfun, initialGuess, -A, b, Aeq, b

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    텍스트 파일의 철자를 검사하고 오류 및 수정 사항을 출력하는 맞춤법 검사기를 구현하고 싶습니다. 파이썬을 사용하여 이것을 만들고 싶습니다. 하지만 중요한 것은 유전자 알고리즘을 사용하여 구현하고 싶다는 것입니다. 맞춤법 검사기의 유전 알고리즘을 어떻게 구현할 수 있습니까?

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    나는 this question에 따라 유전 알고리즘의 도움으로 해결할 수있는 일정 생성 작업이 있습니다. 저는 Google 검색을 통해 많은 유용한 문학 작품과 2 개의 "Hello World!" 예. 지금까지 PHP로 변환하고 재사용하여 코드를 재사용 할 수있게했습니다. C++과 Java의 사례 링크가 있습니다. (죄송합니다. 마지막 하나는 러시아어이지만

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    음성 명령을 인식하기 위해 "system.speech"라이브러리를 사용하고 있지만 유전 알고리즘을 사용하여 인식을 향상시키고 싶습니다. 질문 : (이 상황에서 인구 무엇 게놈을 ..?)이 구현하는 방법 이는 C# 음성 인식 라이브러리를 사용하여 수행 할 수 있습니다 또는 나는 FFT를 사용한다 ... . 다른 조언을 보내 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.