genetic-algorithm

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    건물을 계획중인 웹 사이트의 내용을 요약하여보고 있습니다. 페이지 및 페이지 대신 각 주제에 대한 요약을 제공하는 것이 좋습니다. 내가 가장 할 수있는 단어를 찾고 짧은 양식을 쓰는 것과 주로 관련이있다. 이것은 도움이됩니다. 심지어 한 캐릭터로도 큰 차이를 만듭니다. 누구든지 친절하게도 몇 가지 제안을하거나 올바른 알고리즘의 올바른 소스를 알려주시겠습니까

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    paper을 읽은 후 가장 적합한 염색체를 선택하기위한 몬테카를로 방법을 언급합니다. 이것은 roulette wheel selection과 같습니까? 직접 인용 개인의 같은 초기의 인구는 각각의 문제와 건축에 사용되었다. 인구 규모는 150 명 (HD 문제는 100 명 제외)입니다. 다음과 같은 기술이 사용되었습니다 : 개인 선택을위한 몬테카를로 방법; 다

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    저는 Ubuntu Lucid Lynx를 사용하고 있습니다. Kate를 사용하여 C++ 프로그램을 코딩하고 g ++을 사용하여 컴파일합니다. 현재 유전자 알고리즘 프로그램을 작성 중이고 프로그램을 실행하는 시간의 80 %가 메모리 맵을 얻는 것을 제외하고는 모두 잘 작동합니다. 나는 메모리 맵이 무엇을 의미하는지 또는 어떻게 해결할지를 알 수 없다. 당신은

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    유전자 알고리즘 프로그램을 작성 중입니다. 나는 Linux (OS), C++ (언어) 및 g ++ (컴파일러)를 사용합니다. 다음 코드는 seg 오류를 생성합니다. 문제는 때로는 50 회 이상 실행하고 일부는 실행하지 않는 것입니다. 또한 tmp [k] [p] 또는 tmp [k + 1] [p] 할당 줄에서 오류가 발생합니다. 내가 여기서 뭔가를 놓치고 있니

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    자녀가 특정 주문을해야 할 때 두 부모를 어떻게 넘어 가려고합니까? 예를 들어, 정점/에지의 고정 그래프에서 유전 알고리즘을 여행 세일즈맨 (Traveling Salesman) 문제에 적용 할 때 모든 꼭지점이 다른 꼭지점으로 이동할 수있는 것은 아니라는 사실과 겨뤄야합니다. 크로스 오버를 수행 할 때 모든 정점이 다른 모든 정점으로 이동할 수있는 TSP와

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    유전자 알고리즘에 대해 배우면서 유전 알고리즘을 설계 할 때 유전 알고리즘에 대해 배우는 것만으로도 데이터 세트가 주어 졌는지 투표 할 사람이 있는지를 예측하는 규칙을 배우게됩니다. 저는 GA와 GP에 관한 책과 인터넷을 2 일 연속 읽었습니다. 그래서 저는 여러 종류의 교차 마스크를 가진 인구 관리, 유전 연산자, 적합성 함수 및 교차에 관한 GA 개념을

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    현재 python 3.x 용으로 완성 된 GA 라이브러리를 찾고 있습니다. 하지만 유일한 GA 라이브러리는 pyevolve과 pygene입니다. 둘 다 파이썬 2.x 만 지원합니다. 아무도 도울 수 있으면 감사 할 것입니다.

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    저는 (m x n) m 개의 인스턴스와 m >> n 인 n 개의 특징의 바이너리 데이터 세트를 가지고 있습니다. 그리고 목표 Variable 또는 Class 속성과 바이너리도 있습니다. 유전 알고리즘을 사용하여 피쳐 선택을하고 싶습니다. GA에서 0/1 문자열을 사용하기로 결정했습니다. 기능이 선택되지 않은 경우 0, 기능이 선택되는 경우 1입니다. 임의의

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    커팅 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며 해결책을 나타내는 방법을 알아 내기 위해 을 알아야합니다. 예를 들어 회색 영역이 사용되지 않는 재료 인이 이미지를보십시오. 당신은 나에게 가능한 표현을하는 것이 좋습니다시겠습니까? 그런데 나는 이것을 위해 C++을 사용하고있다. 감사합니다.

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    VB.NET에서 대칭 TSP에 대한 유전 알고리즘을 연구하고 있습니다. 선택 과정을 실행하는 올바른 방법이 무엇인지 알고 싶습니다. 합니다 (만약 두 부모를 선택하면이 두 개의 서로 다른 새끼 쥐를 생성 할 수 있습니다 : 1) -create a "reproduction pool" of size R by using SELECTION(pop) function