genetic-algorithm

11열

7답변

유전 알고리즘은 숨겨진 노드의 수와 인공 신경 네트워크에서 수행되는 교육의 양을 최적화하는 가장 효율적인 방법입니까? 저는 Matlab의 NNToolbox를 사용하여 신경망을 코딩하고 있습니다. 최적화 기법에 대한 다른 제안은 열려 있지만 GA에 대해 가장 잘 알고 있습니다.

5열

6답변

유전자 알고리즘을위한 최상의 매개 변수를 찾는 방법은 무엇입니까? 같은 <a href="http://www.aforgenet.com/" rel="nofollow noreferrer">http://www.aforgenet.com/</a>으로

일부 유전자 알고리즘 프레임 워크, 등등 돌연변이 비율, 인구 규모, 많은 매개 변수를 필요로 이러한 매개 변수에 대한 보편적 인 최고의 수있다? 나는 그것이 문제 (피트 니스 기능 지연, 돌연변이 지연, 재조합 지연, 진화 속도 등)에 달려 있다고 믿는다. 첫 번째 생각은 GA를 사용하여 다른 GA를 구성하는 것이 었습니다. 더 좋은 아이디어가 있습니까?

6열

2답변

지능형 코드 완성? 학습을 통해 코드를 작성하는 AI가 있습니까?

명확한 대답을 줄 수있는 잘 읽힌 CS 유형이 많이 있다는 것을 알고 있기 때문에이 질문을하고 있습니다. AI가 존재하는지 (또는 조사/개발 중인지), 코드 자체를 생성하고 컴파일하여 프로그램을 작성한 다음 이전 반복에서 학습하여 진행하는 지 궁금합니다. 나는 프로그래머가 우리를 쓸모 없도록 만드는 일에 대해 이야기하고있다. 나는 시행 착오를 거쳐 프로그래

1열

2답변

유전자 알고리즘의 각 세대에 얼마나 많은 단위가 있어야합니까?

저는 roguelike에서 작업 중이며 GA를 사용하여 레벨을 생성하고 있습니다. 내 질문은, 얼마나 많은 수준이 내 GA의 각 세대에 있어야한다는 것입니까? 그리고 얼마나 많은 세대가 있어야합니까? 각 세대마다, 여러 세대에 걸쳐, 또는 다른 방향으로 몇 가지 레벨을 갖는 것이 더 낫습니다.

8열

3답변

유전 알고리즘의 룰렛 휠 선택. 인구를 먼저 분류해야합니까?

유전자 알고리즘에서 룰렛 휠 선택 방법을 사용하여 크로스 오버 멤버를 선택할 때 우선 인구를 피트니스 등급으로 정렬해야합니까? 가능성는 것 같다 :하자 룰렛 볼 가을 인구 &를 정렬하지 않습니다 피트니스 을 내림차순으로 피트니스에게 정렬 인구 상승에 의해 처음 정렬 인구 곳이 ..을 할 수있다 나는 어떤 방법으로도 정렬이 효과가 없을 수도 있다고 생각하고

9열

8답변

진화 알고리즘 : 최적의 다시 채우기 고장 그것은 모든 제목에 정말하지만 여기에 진화 알고리즘에 관심이 누구를위한 고장의

: EA의에서 는 기본 전제는 무작위로 생물의 특정 번호를 생성한다는 것입니다 (실제로는 매개 변수의 집합 임), 문제에 대해 실행 한 다음 최고 실적자가 생존하도록하십시오. 그런 다음 생존자의 교잡종, 생존자의 돌연변이 및 일정한 수의 새로운 무작위 생물을 조합하여 다시 채집하십시오. 몇 천 번 반복하면 효율적인 유기체가 생깁니다. 일부 사람들은 유기체의

3열

5답변

유전 알고리즘의 경로를 나타내는 방법은 무엇입니까? 아래, 왼쪽 8 4 최대 :

는 I 특정 조건 (길이, 회전 수 등) 경로의 예는 다음을 만족하는 B A에서 최적 경로를 결정하기 위해 GA를 사용하고자 3, 오른쪽 3, 아래 1, 왼쪽 10, 위쪽 4, 왼쪽 1, 위쪽 3 문제는, 나는 이런 좋은 정보를 좋은 방법으로 표현할 수있는 좋은 방법을 알지 못한다. GA는 경로가 가변 길이이기 때문에 특히 그렇습니다. 누구나 이런 식으로하

6열

1답변

근친 교배 계수/유전 알고리즘

SQL Server 데이터베이스에 저장되어있는 양에 대한 족보 데이터베이스에 대해 저격 알고리즘을 구현하는 데 좋은 의사 코드 또는 더 나은 아직 실제 코드 조각을 찾고 있습니다. 인구가 너무 많아서 알고리즘이 깨지기 전까지는 플랫 텍스트 파일에 대해 매우 오래된 C 프로그램이 있습니다. 전체가 메모리에서 완료되었으므로 데이터베이스에 대한 구현이 바람직합니

0열

3답변

방법?

저는 자유 시간에 (아주 작은) 시간에 roguelike에서 일하고 있습니다. 각 레벨은 기본적으로 경로로 연결된 몇 개의 직사각형 룸이됩니다. 그러나 객실 사이의 경로가 자연스럽게 보이고 바람이 부는 길을 원합니다. 예를 들어, 나는 고려하지 것이다 다음 자연스러운 :이 B X X X XX X

4열

4답변

진화 이미지 매칭 시뮬레이션을위한 새로운 적합성 측정

많은 사람들이 이미 유전 알고리즘을 사용하여 샘플 이미지와 일치하는 이미지를 생성 한 데모를 이미 보았을 것입니다. 당신은 소음으로 시작하고 점차적으로 정확한 복제본을 얻을 때까지 점차적으로 대상 이미지를 닮아갑니다. 그러나 필자가 보았던 모든 예제는 상당히 간단한 픽셀 별 비교를 사용하여 최종 이미지를 상당히 예측할 수있는 '페이드 인'결과를 얻었습니다.