에 세일즈맨 여행 "해결"하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하는 데 도움이 필요하고 난 그냥 같이, 여러 위치에서 좋은 경로를 얻기 위해 유전자 알고리즘을 사용하고 있습니다 : http://ai4r.rubyforge.org/geneticAlgorithms.html 하지만 시작 도시를 설정할 수 있어야합니다. "고정"시작 도시에서 이것을 사용하는 방법에 대한
이 질문은 아주 오래 갈 것이므로 하단의 절벽 노트를 읽거나 여기에서 전체 텍스트를 읽을 수 있습니다. 유전자 알고리즘과 신경망 (유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 발전)을 사용하고 있지만 몇 가지 문제가 있습니다. 특히 진화가 매우 느리게 수렴하고 종종 수렴되지 않는 경우가 있습니다. 결과! 그러나 너무 많은 설정 (인구 크기, 돌연변이 비율, 교차율
인공 지능에서 시뮬레이션에 게놈을 구현하는 방법에 대한 간단하고 시각적 인 예가 있습니까? 기본적으로, 나는 단순한 연습 (튜토리얼이 아니라 오히려 요약 성격의 것)을 수행하여 sumlation에서 '개인'의 특성을 변경하는 게놈을 구현하는 방법을 자세히 설명합니다. ..., 기타 질량 힘 길이 아니라 그들은 일해야 : 이 유전자는 같은 것들을하지 것 위의
시작은 내가 This Genetic Algorithm Resource 질문을 보았고 내 질문에 대답하지 않는다는 것을 분명히 해 둡시다. 저는 생물 정보학 프로젝트를 진행하고 있습니다. 나는 세포 (E. Coli)의 NMR 스펙트럼에 관한 데이터를 취해야하고 세포에 존재하는 다른 분자 (대사 산물)가 무엇인지 알아야한다. 이렇게하려면 R 언어로 유전 알고리
광전자도가 아래에 나와 있습니다. 기본적 이미지 상승 밝기 표시 시간의 함수로 떨어질 수있다. 이 출력은 손가락의 혈류를 측정하는 맥박 산소 측정기에서 나옵니다. 제 질문은 유전 알고리즘 (또는 일반적으로 : 진화론 적 전산)을 기반으로 "drops"의 빈도를 파악하는 방법이 있습니까? 나는 FFT (잘 DFT)가 주파수를 계산할 수 있다는 것을 안다. (
시간 지정 응용 프로그램을 개발 중입니다. 유전자 알고리즘과 시뮬레이션 어닐링의 상대적 이점은 무엇입니까? 한 번에 , 우리는 의 최대 (3 교사 X 6 시간) X를 (할당하는 3 개 클래스 X 35시간 근무제 : 내 상황에 특정 이러한 점을) 한 번에, 우리는 반복적으로 시간표를 짓고있다. 응용 프로그램이 멈추지 않으면 불가능한 상태가 표시되고 불가능한
나는 Koza here에 기술 된 바와 같이 유전 프로그래밍을 사용하여 음식 포식 행동을 할 수있는 진화하는 개미를 찾고 있습니다. 각 시간 단계마다 나는 각 개미를 반복하여 컴퓨터 프로그램을 실행합니다 (동일한 프로그램은 식민지의 모든 개미가 사용합니다). 현재는 MOVE-ONE-STEP, TURN-LEFT, TURN-RIGHT 등과 같은 간단한 명령어를
비 네트 "Large-scale portfolio optimization with DEoptim"을보고있었습니다. 비 네트는 비 볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 적용합니다. 제 질문은 'F'단계 크기 매개 변수 해석에 관한 것입니다. 문서는 "F : 간격 [0,2]에서 step-size, 기본값은".8 "입니다. 그라데이션 기반의 알맞은
저는 다양한 방법을 사용하여 두 개의 텍스트 문자열을 (반) - 지능적으로 하이브리드화할 라이브러리를 찾고 있습니다. STRING 1: AACADAC
STRING 2: EADDACE
OUTPUT: AACDACE..etc
사람이 같은 것을 알고 : 예를 들어 ? 나는 완전한 유전자 알고리즘 라이브러리를 필요로하지 않으며, 문자열 데이터로 "번식 및