을위한 선택 쌍 내가 확률 범용 샘플링 염색체에게 쌍 선택에 조금 혼란 스러워요. 이 방법을 사용하여 주어진 모집단에서 자손을 선택하는 방법을 이해합니다. 제가 혼동스러워하는 점은이 자손으로부터 쌍을 선택하여 교차/돌연변이에 사용하는 것입니다. 일반 룰렛 휠 선택와 , 당신은 크로스 오버/돌연변이 2 개 염색체를 잡아 두 번 속담 주사위 을 굴려 새로운 인
n 변수의 함수를 최대화하기위한 유전 알고리즘을 구현하려고합니다. 그러나 문제는 적합성 값이 음수 일 수 있고 선택을하는 동안 음수 값을 처리하는 방법에 대해 확신하지 못한다는 것입니다. 나는이 기사 Linear fitness scaling in Genetic Algorithm produces negative fitness values 을 읽었지 만 부정적
유전 적 표현의 선택은 유전자 알고리즘 (GA)을 구성하는 부분입니다. 따라서 유전자형 공간 (문제 해결 공간)과 표현형 공간 (원래의 문제 상황)간에 매핑을 정의 할 수 있습니다. 하나의 대응 표현형가 각 유전형 f: Genotype Space ---------> Phenotype Space
다음 적합도 함수은 GA의 개인을 평가하는 것은 원래 문제의
식물을 좀비와 비슷한 타워 방어 게임에서 GA를 사용하여 적을 강하게 만들려고합니다. 각 집단은 웨이브를 표현하고 각 염색체는 적을 나타냅니다 (1011 = 기본 적, 1111 = 적 2 등). 나는 AForge 라이브러리를 사용하고 있습니다. 그러나 무작위 적으로 생성되는 대신 초기 인구를 설정할 수 있는지 궁금합니다. 어떻게 인구의 각 염색체에 대해 x
만약 MATLAB에서 GA를 사용한다면 염색체의 유전자를 10000의 정수 배로 제한 할 수있는 방법이 있습니까? 저는 {Pdg1 Pdg2 ... Pdg33}과 같은 염색체를 가지고 있습니다. 0<=Pdgn<=400000이 필요합니다. n=1,2..,33과 mod(Pdgn ,10000)=0이 필요합니다. MATLAB에서 GA (multiobjective o
저는 GA에서 새로운 세대를 얻는 방법을 완전히 이해하기 위해 애 쓰고 있습니다. 선택 (인구 최선의 20 %를 유지하고 다음 세대에 넣어) 나머지 70 %를 크로스 오버 ( 크로스 오버 - 각 상위 십자가 : AFAIK, 이러한 단계는 (이제 elitist 방법을 생각 해보자) ? 한 번만 다른 부모를 우리가 여기에 크로스 오버 확률로합니까 무엇을) 의
노드에 0-N 하위 노드가있을 수있는 임의의 노드를 반환하는 두 개의 알고리즘이 있습니다 (현재 노드는 node이고 노드의 첫 번째 자식 노드는 node[1] 등). 첫 번째 알고리즘 인 uniform selection은 트리에서 임의로 임의의 노드를 선택합니다. 반환 할 노드를 트리 아래로 이동할 때이 노드를 현재 확률 1/(지금까지 본 노드 수)로 대체
matlab의 다목적 유전 알고리즘 GUI에는 파레토 프런트를 플롯하기위한 옵션이 있지만 플롯은 2D뿐입니다. 3 가지 목적 함수를 최소화했기 때문에 3D 플롯이 필요합니다. 2D 플롯을 3D로 강제 변환하는 방법이 있습니까? 아니면 사용자 정의 함수를 사용하여 플롯해야합니까?
10 개의 변수 (x1에서 x10)의 함수를 최적화하기 위해 C에서 유전 알고리즘을 코딩하고 싶습니다. 그러나 나는 어떤 인코딩을 사용해야하는지 알 수 없다. 예를 들어서 바이너리 인코딩을 사용하는 것이 대부분이지만 내 경우에는 변수가 실제 값을 사용할 수 있습니다. 또한 이러한 유형의 문제에 대한 가치있는 인코딩이 가치가 있습니까?
MPI를 사용하여 분산 유전자 알고리즘 (아일랜드 모델)을 구현하려고합니다. 모든 노드는 반복적으로 새로운 모집단을 생성하고 k 반복마다 최상의 개인을 교환하게됩니다. 임의의 프로세스가 임의의 다른 프로세스에 메시지를 보낼 수 있도록 교환을 무작위로 만들고 싶습니다. 따라서 k 회 반복마다 각 프로세스는 무작위로 선택된 프로세스에 메시지를 보냅니다. 그러나