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    신경망에서 하나의 신경 세포를 생성하고 프로그램에서 입력 분자를 기반으로 출력 및 뉴런을 복제하도록 프로그램을 만들 수 있습니까? 뉴런이 전달 된 것에 기초하여 진화 된 것처럼.

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    저는 유전자 알고리즘을 사용하여 이미지를 선명하게하는 데 사용될 필터 및 매개 변수 세트를 최적화하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 곤잘레스 (Gonzalez)가 "디지털 이미지 처리"라는 책을 읽었으며 이미지 처리에 관한 연구를하고 있습니다. 예를 들어 언샵 마스크, 하이 패스 필터, 라플라스 샤프닝 등의 선명하게하는 방법의 목록을 찾고있었습니다. 이미지

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    나는 Pyevolve로 최적화를 수행했으며 결과를 살펴본 결과 더 나은 수렴을 위해 몇 세대를 추가하고 싶었습니다. 평가가 꽤 길어서 나는 마지막 세대에 대한 최적화를 재개 할 수 있을지 궁금해서 20 세대를 더했습니다. DB에 모든 것을 설정해야합니다. 가능하면 가능합니다. 아이디어와 # Genome instance, 1D List of 6 element

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    현재 일부 유전 알고리즘 문제를 해결하기 위해 Pyevolve 패키지를 사용하고 있습니다. 나는 다중 평가 기능을 가지고 있기 때문에 Pyevolve 패키지에서 Pareto 순위를 사용하는 예제가 있는지 궁금합니다. 존재하지 않는 경우 plz는 파레토 순위 알고리즘의 의사 코드를 제공 할 수 있습니까? 나는 그것을 혼자서 구현하고 싶다. 감사합니다.

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    유전자 알고리즘의 핵심 알고리즘은 무엇입니까? 알고리즘을 코드화하기 위해 정확히 정의해야하는 것은 무엇입니까?

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    테트리스와 비슷한 게임을 배우는 유전 알고리즘을 코딩하고 싶습니다. 게임 자체는 비교적 간단합니다. 나는 그것의 모든 행동을 아래에 적었다. 게임 : 기반 그리드, 12x16. 그리드에서 블록을 지워야합니다. 새로운 블록 행이 5 틱마다 하단에 추가되어 블록을 밀어 올립니다. 동일한 유형 블록의 클러스터 만 지울 수 있습니다. 게임이 진행됨에 따라 블록 유

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    저는 유전자 알고리즘의 초보자입니다. 나는 규칙의 발생 패턴을 예측하려고 노력하고있다. 예를 들어 아래에 정의 된 규칙 집합이 있습니다. 규칙 1, 규칙 2, 규칙 3, 규칙 4, 주어진 날짜 규칙 5, 규칙 6 , 내가 사용하는 유일한 규칙 2, 규칙 3과 규칙 6을 가질 수 . (1) 규칙이 사용되며, 0이 규칙이 그 날에 사용되지는 결코 있음을 나타냅

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    Tabu Search은 Genetic Algorithms에 사용할 수 있습니다. 유전 알고리즘은 성공을 위해서는 많은 세대가 필요할 수 있으므로 고성능으로 실행하는 것이 중요합니다. Tabu 검색은 반복을 통해 더 나은 성공을 얻으려면 로컬 최대 값을 피하는 기능 향상 및 메모리 메커니즘으로 향상됩니다. 그러나 Tabu Search는 알고리즘의 장점을 평소

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    나는 이미지 프로세싱에서 GA의 적용을보고 싶다. 어떤 이미지에 대해서도 fitness 함수를 쓰는 방법을 얻지 못했습니다. 회색 음영의 이미지가있는 경우, 생성 된 솔루션을이 그림 값과 일치 시키면 내 솔루션이 명암/밝기 등이 향상된 더 나은 청색 이미지를 얻게됩니다.

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    유전자 알고리즘에서 2 포인트 크로스 오버 연산을위한 코드를 작성하려고했습니다. 처음에는 두 개의 무작위 유전자 위치가 선택됩니다. 그 후에, 두 염색체는 genelocation1과 genelocatıon2라고 불리는 난수에 btw 위치하는 유전자를 교환합니다. for example First Gene [0.3,0.2,0.4,0,0.1,0.5,0.7]