genetic-algorithm

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    그리드 워킹 (점수 50 점) : 당신은 N 차원 그리드 인 (x_1,x2,...,x_N)에 위치하고 있습니다. 그리드의 크기는 (D_1,D_2,...D_N)입니다. 한 단계에서 N 차원 중 하나에서 한 걸음 앞뒤로 걸을 수 있습니다. (그래서 항상 2N 가능한 다른 동작). 얼마나 많은 방법으로 M 걸음을 걸릴 수 있습니까? 그리드를 떠나지 마십시오. 어

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    나는 비 지배적 정렬 알고리즘 (nsga-II)에 대해 연구했다. 알고리즘이이 링크에 제공됩니다. http://church.cs.virginia.edu/genprog/images/2/2f/Nsga_ii.pdf 예제가있는 실제 응용 사례를 알고 싶습니다. 인터넷에서 검색하려했지만 어디에서 찾았습니까? 아이디어 나 관련 자료/링크가 있으면 나와 공유하십시오.

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    유전자 알고리즘을 사용하여 1 년 넘게 최상의 해결책을 제시하는 다중 객관적 최적화 문제에 대해 연구했습니다. 이 문제는 많은 기준에 따라 다른 팀에 사람들을 할당하는 것과 관련이 있습니다. 이미 초기화 단계를 완료했으며 피트니스 기능 코딩이 완료되었습니다. 그러나 생성 된 (2 차원 배열) 솔루션을 객체로 저장하는 데 문제가있어 일시적으로 메모리에 보관하

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    저는 현재 유전 알고리즘의 아주 간단한 예를 실현하려고합니다. 한 번에 두 개의 숫자 (부모)가있는 "교차점"(생물학)을 사용하여 "자식"을 얻어야합니다. 현재 크로스 오버에 대한 설명을 찾을 수 있습니다. (두 번째 그림은, 쉽게 "원 포인트"크로스 오버 내가 할 노력하고있어 사람이) How to "crossover" two strings (1234 &

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    부싱의 수학적 (매개 변수) 모델이 있습니다. 모델에 대한 입력은 힘을 출력으로 갖는 변위 (사인파)입니다 (각각의 타임 스텝에서). 모델의 매개 변수는 GA를 사용하여 식별되며 힘 방정식은 ode15s 해석기를 사용하여 해결됩니다. 은 솔버는 파라미터 세트 (GA를 사용하지 않음) 것으로 가정하지만, GA 호출 때 때때로 싫군 다음 오류 n 얻을 출력을

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    크로스 오버 및 돌연변이 연산에 대한 조언이 필요한 GP를 작성 중입니다. GP는 하드 행 제한 조건과 더 부드러운 열 제약 조건이있는 행렬에 대해 최상의 솔루션을 찾으려고합니다. 채우기의 주어진 솔루션에 대해 행에는 고정 세트의 객체 유형 ID가 임의로 조합되어 있습니다. GP는 행을 배치 한 후 각 열에 ID를 집계하면 각 유형의 수가 해당 ID의 권장

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    을 주문 구현하는 방법 : 은 그 때 나는 부모를 복사 EDC : 부모 두에서 ACD : 부모 일부터 를 자식 하나에 하나를 제외한 부모의 보수와 선택된 일부를 복사 그래서 주문 : 자손 하나를 DBCAE 자손이 : CDEBA

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    유전자 알고리즘을 사용하여 교통 신호등 타이밍을 최적화하려고합니다. html5에서 트래픽의 애니메이션을 만들었고 GA는 자바 스크립트로 구현되었습니다. 그래서, 그 애니메이션의 시뮬레이션을 실행하고 싶을 때, 그것은 영원히 실행됩니다. 매 20ms마다 세마포어와 자동차를 그립니다. 다음 반복의 값을 업데이트합니다. 시뮬레이션에서는 세마포어와 자동차를 그릴

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    C은 {c1,c2,c3....cn} 컨테이너 집합을 말하며, 각 컨테이너에는 유한 집합의 정수 {i1,i2,i3...im}이 포함되어 있다고 가정합니다. 또한 정수가 둘 이상의 컨테이너에 존재할 수 있다고 가정합니다. 유한 정수 집합 S{s1,s2,s3...sz}이 주어진 경우 S에 모든 정수를 포함하는 C의 가장 작은 하위 집합의 크기를 찾습니다. 수백

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    간단한 하이브리드를 만들기 위해 게임에서 두 개의 몬스터를 돌리고 싶습니다. 각각의 몬스터는 컴포지트 스프라이트로 구현할 수있는 2 차원 이미지 마녀입니다 (각 신체 부위에 대해 자세히 알기 위해). 문제는 모든 몬스터가 비슷한 타입이 아니라, 모두가 인간형이거나 어떤 종류의 동물이 아니라는 것입니다. 나는 우리가 4 개의 다리를 가진 사자를 가지고 있고