나는이 주제에 대해 아주 새로운 도움이 될 것입니다. 필요한 것은 GA를 사용하여 MATLAB에서 신경망을 최적화하는 것입니다. 내 네트워크는 [2x98] 입력과 [1x98] 목표를 가지고 있습니다. MATLAB 도움을 받아 보았습니다. 그러나 나는 아직도해야 할 일에 대해 알지 못합니다. (도움, 감사 할 것입니다.) 미리 감사드립니다. 편집 : Dan이
추상 문제를 해결하기 위해 가상 머신에서 진화하는 명령어 세트를위한 .NET 유전 알고리즘 프레임 워크를 아는 사람이 있습니까? 저는 가상 머신이 풀 내에서 스스로 전파하고 예상되는 입력을받은 "좋은"출력을 가진 데이터 세트에 의해 결정된 적합성 기능에 대해 진화 할 수있게하는 프레임 워크에 특히 관심이 있습니다.
저는 TSP (Traveling Salesman Problem) 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘을 구현했습니다. 내가 돌연변이만을 사용할 때, 나는 크로스 오버에서 더할 때보 다 더 좋은 해결책을 찾는다. 정상적인 크로스 오버 방법은 TSP에서 작동하지 않는다는 것을 알고 있으므로 Ordered Crossover 및 PMX Crossover 메서드를 모
유전자 프로그램을 만들고 있지만 알고리즘에 새로운 기능을 표시하려는 C#으로 제한을 치고 있지만이를 다시 컴파일하지 않고는 할 수 없습니다. 프로그램. 본질적으로 나는 프로그램의 사용자가 허용 된 기능을 제공하기를 원하며 GP는 자동으로 그 기능을 사용할 것이다. 사용자가 프로그래밍에 대해 가능한 한 알 필요가 있으면 좋을 것입니다. 새 기능을 프로그램에
최소한 Rastrigin functon을 계산할 유전 알고리즘을 구현하려고하는데 몇 가지 문제가 있습니다. 염색체를 이진 문자열로 나타내야하며 Rastrigin 함수가 숫자 목록을 매개 변수로 사용하므로 염색체를 숫자 목록으로 어떻게 디코딩 할 수 있습니까? 또한 Rastrigin 's는 목록의 요소가 -5.12가되도록하고자합니다. < = x (i) < =
내가 참여한 운영 연구 프로젝트에 일부 유전 알고리즘을 추가하려고합니다. 현재 우리는 일부 일정을 최적화하는 데 도움이되는 프로그램을 가지고 있으며 유전 알고리즘의 형태로 몇 가지 휴리스틱을 추가하려고합니다. C++에서 제네릭 유전 프로그래밍/알고리즘을위한 훌륭한 라이브러리가 있습니까? 아니면 그냥 내 자신의 코드를 추천 해 주시겠습니까? 내가 C++에 익
질문 당신이 가치가 유전자 알고리즘은 아래의 문제에 대한 시도 생각 하는가, 아니면 내가 로컬 최소값 문제를 공격 할 것인가? 나는 문제의 측면 발전기/피트니스 기능 스타일의 설정을 위해 중대하다 어쩌면 생각합니다. (당신이 유사한 프로젝트를 망친 적이 있다면 당신의 의견을 사랑하고, 비슷한하지 않을 것이다) 사물을 구성하고이 권리를 못하는 방법에 대한 팁
최근에 저는 multiknapsack 문제에 대한 전통적인 유전 알고리즘을 개선해 왔습니다. 그래서 제 개선 된 유전자 알고리즘은 전통적인 유전 알고리즘보다 잘 작동합니다. 나는 시험했다. (나는 GA 라이브러리를 테스트하기 위해 OR 라이브러리 (http://people.brunel.ac.uk/~mastjjb/jeb/orlib/mknapinfo.html)
표준 오프라인 학습이 아닌 online learning으로 구현 된 GP를 본 사람이 있습니까? 나는 유전 프로그램으로 몇 가지 일을 해왔으며 학습 과정을 온라인으로 만드는 좋은 방법이 무엇인지 알 수 없습니다. 아이디어가 있거나 구현 된 것을 보거나 내가 볼 수있는 참조 사항이 있으면 알려주십시오.