유전 알고리즘에 ranking selection method 코드가 필요합니다. 나는 룰렛과 토너먼트 선택 방법을 만들었지 만 지금 순위가 필요하고 붙어 있습니다. 내 룰렛 코드 (I 유전 원자에 대한 원자 구조체를 사용하고 있습니다) 여기에 있습니다 :이 const int roulette (const atom *f)
{
int i;
d
GA 도구 상자를 사용하지 않고 유전자 알고리즘을 사용하여 간호사 기르기 도구 im matlab을 개발 중입니다. 개인은 주간 일정이며 주간 일정이므로 행이 간호사 수와 7 개의 열을 가진 2 차원 배열로 표시됩니다. fitness 함수는 전체 채우기를 가져 와서 적합도 값이 들어있는 채우기 크기와 같은 크기의 배열을 반환합니다. 최적의 일정이 가장 낮은
현재 제약 최적화 문제에서 GA 사용에 관한 논문을 읽으려고합니다. 어떤 부분에서는, 개인 정보 (또는 그들이 작성한 파레토 프론트)에 니치 계획을 적용하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 일반적인 선택 방식 인 것처럼 보이지만 내가 검색 할 때 좋은 설명을 찾을 수 없습니다. 누군가가 가능한 한 간단하게 설명 할 수 있습니까? 은 무엇입니까?
두 개의 부모 "염색체"를 전달하는 클래스 개체로 "크로스 오버"연산자를 만드는 유전자 알고리즘을 작성하고 있습니다. 입력 및 그러므로 출력 염색체는 가변 길이입니다. 제 아이디어는 입력 염색체를 나누어서 일종의 저장 클래스 변수에 넣은 다음 입력 염색체의 크기를 조정 한 다음 입력 염색체를 다시 채 웁니다. 그러나 bad_alloc 오류가 발생합니다. 누
나는 인공 지능은 광대 한 필드이며 거기에 존재하는 많은 알고리즘이 있습니다. 나는 위키 피 디아에서 배우려고했지만, 이해하지 못하는 수학 자료가 너무 많습니다. 각 알고리즘에 대해 7-8 줄의 간단한 소개를 찾을 수있는 곳이 어떤 알고리즘으로 어떤 유형의 문제를 해결할 수 있는지 알 수 있습니다. 전자, 우리가 어떤 최단 경로를 찾을 필요가있는 경우 다음
GA에서 토너먼트 선택을 사용하는 방법에 대한 질문이 있습니다. 100 명의 개개인을 초기 인구로 쓴 다음 n 세대에 걸쳐 토너먼트 선택을 적용하려고한다고 가정합니다. 따라서 각 반복마다 염색체의 20 % 만 남게됩니다. 내가 생각해 낸 알고리즘은 다음과 같습니다. choose 20% of the initial population
while (not en
경험적 인간 데이터와 6 파라미터인지 모델의 시뮬레이션 데이터 사이의 손실 함수를 최소화하려고합니다. 모델이 매우 시끄 럽습니다. 모델은 PYTHON으로 프로그래밍됩니다. 표준 방법은 단방향 검색을 사용하는 것입니다. 그러나 심플 렉스는 초기 추측에 크게 의존하며 로컬 최소값을 캡처하는 위험이 높습니다. 그래서 나는 두 가지 질문을 가지고 있습니다 : 1)
두 개의 염색체 (유전자 알고리즘)를 재결합 (교차)하고 싶습니다. 이것은 내 의사 코드입니다. 내 문제는 어디에 있습니까? popu 50 * 10 행렬이다. 선택 (내 인구) popsize = 50 1 * 50 매트릭스 (체력 평가와 선택 최고의 개인) function pop = recombin(popu,selected)
global popsiz
저는 대학 수업 시간표에 유전자 알고리즘을 사용하는 아이디어로 최종 프로젝트를 진행하고 있습니다. 알고리즘의 일부는 예상 시간표가 어기는 위반을 테스트하는 것입니다. 그들 중 1 명은 방 충돌입니다 - 방이 두 번 예약되었습니다. 자바를 사용하여, 내 roomTimeSlot의 기본 getHashcode (각 시간대에 부여 된 방과 id의 조합, 즉 월요일
시간표 최적화를위한 유전 알고리즘을 개발중인 최종 프로젝트에서 일하고 있습니다. 수업 시간표를 나타내는 무작위 염색체를 만들어 내고 있기 때문에 분당히 잘 진행됩니다. 나는 나의 제약 피트니스 기능뿐만 아니라 잠재적 인 제약을 설계했다. 나는 제약 조건의 실제 가중치에 매달렸다. 1/1 + (CI * WCI) CI는 i와 WCI가 가중되는 제약 조건에 대한